Kajian Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Produksi Domestik Regional Bruto (PDRB) Menurut Jenis Penggunaannya di Propinsi Sumatera Utara Berdasarkan Data Pada Tahun 2005-2012

KAJIAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI

PRODUKSI DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB)

MENURUT JENIS PENGGUNAANNYA

DI PROPINSI SUMATERA UTARA

BERDASARKAN DATA PADA

TAHUN 2005-2012

TUGAS AKHIR

ABDUL RAHMAN 112407024

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2014

KAJIAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI

PRODUKSI DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB)

MENURUT JENIS PENGGUNAANNYA

DI PROPINSI SUMATERA UTARA

BERDASARKAN DATA PADA

TAHUN 2005-2012

TUGAS AKHIR

Diajukan Untuk Melengkapi Tugas dan Memenuhi Syarat Memperoleh Ahli Madya

ABDUL RAHMAN 112407024

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2014

PERSETUJUAN

Judul : Kajian Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Produksi Domestik Regional Bruto (PDRB) Menurut Jenis Penggunaannya Di Propinsi Sumatera Utara Berdasarkan Data Pada Tahun 2005-2012

Kategori : Tugas Akhir

Nama : Abdul Rahman

NomorIndukMahasiswa : 112407024 Program Studi : D3 Statistika

Departemen : Matematika

Fakultas : Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara

Disetujui di Medan, Juli 2014 DisetujuiOleh

Program Studi D3 Statistika FMIPA USU

Ketua, Pembimbing,

Dr. FaigiziduhuBu’ulölö, M.Si Dr. Faigiziduhu Bu’ulölö, M.Si NIP. 195312181980031003 NIP. 195312181980031003

PERNYATAAN

KAJIAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI

PRODUKSI DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB)

MENURUT JENIS PENGGUNAANNYA DI PROPINSI

SUMATERA UTARA BERDASARKAN

DATA PADA TAHUN 2005-2012

TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil karya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Juli 2014

ABDUL RAHMAN 112407024

PENGHARGAAN

Puji dan syukur penulis ucapkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpahan karunia-Nya Penulis dapat menyelesaikan penyusunan Tugas Akhir ini dengan judul Kajian Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Produksi Domestik Regional Bruto (PDRB) Menurut Jenis Penggunaannya Di Propinsi Sumatera Utara Berdasarkan Data Pada Tahun 2005-2012.

Terimakasih penulis sampaikan kepada Bapak Dr. Faigiziduhu Bu’ulölö, M.Si selaku pembimbing dan selaku Ketua Program Studi D3 Statistika FMIPA USU yang telah meluangkan waktunya selama penyusunan tugas akhir ini. Terimakasih kepada Bapak Dr. Suwarno Ariswoyo, M.Si selaku Sekretaris Program Studi D3 Statistika FMIPA USU. Bapak Prof. Dr. Tulus, M.Si dan Ibu Dr. Mardiningsih, M.Si selaku Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika FMIPA USU Medan, Bapak Dr. Sutarman. M.Sc selaku Dekan FMIPA USU Medan, seluruh staff dan Dosen Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, Pegawai FMIPA USU dan rekan-rekan kuliah. Akhirnya tidak terlupakan kepada Ayahanda tercinta Suyono, Ibunda tercinta Sri Rahimah, adik-adik serta keluarga yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa akan membalasnya.

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Perencanaan pembangunan ekonomi daerah memerlukan data agar sasarannya dapat dicapai dengan tepat. Pembangunan ekonomi diharapkan dapat meningkatkan pendapatan masyarakat dengan tingkat pemerataan yang lebih baik. Data statistik diperlukan untuk mengukur secara kuantitatif sasaran-sasaran yang telah dan yang akan dicapai. Meningkatnya tuntutan pembangunan, baik kuantitas maupun kualitasnya memacu pemerintah untuk dapat menyediakan data yang dibutuhkan. Untuk Pemerintah Daerah, hal tersebut tertuang dalam undang-undang Republik Indonesia No. 25 tahun 2004 tentang Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.

Dilatar belakangi kebutuhan akan data bagi perencanaan pembangunan dan perjalanan penghitungan Pendapatan Regional di Indonesia, Produksi Domestik Regional Bruto (PDRB) menurut Penggunaan Propinsi Sumatera Utara ini dibangun dan dipublikasikan. Dalam menaksir nilai komponen-komponen penggunaan digunakan harga berlaku dan harga konstan yang di tetapkan harga tahun 2000. Komponen-komponen dimaksud seperti konsumsi rumah tangga, lembaga non profit (nirlaba), konsumsi pemerintah, pembentukan modal tetap bruto, perubahan inventori (stok) dan ekspor-impor.

Penghitungan PDRB dapat dilakukan memlalui 3 (tiga) pendekatan, yaitu pendekatan produksi (lapangan usaha), pendekatan pendapatan, dan pendekatan pengeluaran atau penggunaan. Pendapatan Regional yang disajikan menurut

pengeluaran atau penggunaan dapat memperlihatkan komposisi penggunaan barang dan jasa, baik yang dihasilkan di wilayah itu sendiri maupun yang berasal dari impor atau dari wilayah lain. Barang dan jasa yang dihasilkan oleh berbagai sektor ekonomi bila dilihat dari segi penggunaannya digolongkan menjadi 2 (dua) kelompok, yaitu:

 Barang dan jasa yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan dalam proses produksi yang disebut dengan konsumsi antara (intermediate consumption).

 Barang dan jasa yang digunakan untuk memenuhi konsumsi masyarakat yang disebut konsumsi akhir (final consumption), meliputi:

a. Pengeluaran konsumsi rumah tangga.

b. Pengeluaran konsumsi lembaga non profit (nirlaba) c. Pengeluaran konsumsi pemerintah.

d. Pembentukan modal tetap bruto. e. Perubahan inventori (stok) f. Ekspor dan impor

Barang dan jasa yang digunakan untuk memenuhi permintaan akhir tidak saja berasal dari produk domestik, tetapi bisa saja berasal dari impor baik luar negeri maupun dari wilayah lain.

Dengan demikian penulis tertarik untuk mengadakan penelitian tentang PDRB dan faktor-faktor yang mempengaruhinya di Propinsi Sumatera Utara. Adapun faktor-faktor yang mempengaruhi PDRB tersebut adalah pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah, pembentukan modal tetap bruto.

Penulis membuat judul “Kajian Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi Domestik Regional Bruto (PDRB) Menurut Jenis Penggunaannya di Propinsi Sumatera Utara Berdasarkan Data Pada Tahun 2005-2012”.

1.2 Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang di atas, perumusan masalah penelitian adalah mencari seberapa besar nilai pengaruh dan mana yang lebih dominan berpengaruh antara pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah, pembentukan modal tetap bruto, terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara.

1.3 Batasan Masalah

Agar pembahasan lebih tepat dan terarah, maka dibuat batasan masalah bahwa data yang dipakai adalah data yang diambil dari tahun 2005 – 2012 yaitu tentang PDRB, pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah, pembentukan modal tetap bruto, di Propinsi Sumatera utara.

1.4 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui secara empiris seberapa besar pengaruh antara pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah, pembentukan modal tetap bruto terhadap PDRB di Propinsi Sumatera utara dari tahun 2005 - 2012.

1.5 Manfaat Penelitian

Sebagai bahan masukan agar pemerintah daerah lebih memperhatikan tentang perencanaan pembangunan ekonomi daerah.

1.6 Lokasi Penelitian

Penelitian dilakukan di Kantor Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara. Alamat : Jln. Asrama No. 179, Medan

Website : http://sumut.bps.go.id/

1.7 Metodologi Penelitian

Metode penelitian yaitu suatu cara yang terdiri dari langkah – langkah atau urutan kegiatan yang berfungsi sebagai pedoman umum yang digunakan untuk melaksanakan penelitian sehingga apa yang menjadi tujuan dari penelitian itu dapat terwujud.

Metode penelitian yang digunakan penulis adalah dengan cara sebagai berikut: a. Penelitian kepustakaan yaitu metode pengumpulan data untuk memperoleh

data dan informasi dari perpustakaan dengan cara membaca buku-buku, referensi dan bahan-bahan yang bersifat teoritis yang mendukung penulisan tugas akhir.

b. Pengumpulan data untuk keperluan riset ini, telah dilakukan oleh penulis dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh dari kantor Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara. Data yang dikumpulkan tersebut kemudian disusun dan disajikan dalam bentuk angka-angka dengan tujuan

untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang sekumpulan data tersebut.

1.8 Tinjauan Pustaka

Menyatakan perubahan nilai variabel itu dapat pula disebabkan oleh berubahnya variabel lain yang berhubungan dengan variabel tersebut. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh variabel lain diperlukan alat analisis yang memungkinkan untuk membuat perkiraan nilai variabel tersebut pada nilai tertentu variabel yang mempengaruhinya (Algifari, 2000).

Dalam ilmu statistika, teknik yang umum digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua atau lebih variabel adalah analisis regresi. Model matematis dalam menjelaskan hubungan antara variabel dalam analisis regresi menggunakan persamaan regresi. Prinsip dasar yang harus dipenuhi dalam membangun suatu persamaan regresi adalah bahwa antara variabel dependen dengan variabel independen mempunyai sebab akibat, baik yang didasarkan pada teori, hasil penelitian sebelumnya, ataupun yang berdasarkan pada penjelasan logis tertentu.

Regresi berganda berguna untuk mendapatkan pengaruh dua veriabel kriterium atau untuk mencari hubungan fungsional dua prediktor atau lebih dengan variabel kriteriumnya atau meramalkan dua variabel prediktor atau lebih terhadap variabel kriteriumnya (Sudjana, 2001). Setelah mengetahui hubungan fungsional antara variabel-varibel di mana persamaan regresinya telah ditentukan dan telah melakukan pengujian maka persoalan berikutnya yang dirasakan perlu, jika data hasil pengamatan terdiri dari banyak variabel adalah beberapa kuat

hubungan antara variabel-variabel itu. Dengan kata lain perlu ditentukan derajat hubungan antara variabel-variabel tersebut.

Jika kenaikan di dalam suatu variabel diikuti dengan kenaikan di dalam varuabel lain, maka dapat dikatakan bahwa kedua variabel tersebut mempunyai korelasi yang positip. Tetapi jika kenaikan di dalam suatu variabel diikuti oleh penurunan di dalam variabel lain, maka dapat dikatakan bahwa variabel tersebut mempunyai korelasi yang negatip. Dan jika tidak ada perubahan pada variabel walaupun variabel lainnya berubah maka dikatakan bahwa kedua variabel tersebut tidak mempunyai hubungan.

1.9 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan diuraikan untuk memberikan kerangka atau gambaran dari Tugas Akhir ini, yaitu sebagai berikut:

BAB 1 : PENDAHULUAN

Bab ini menjelaskan latar belakang masalah, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan, metode penelitian dan sistematika penulisan.

BAB 2 : LANDASAN TEORI

Bab ini menjelaskan tentang pengerian regresi, regresi linier berganda, uji regresi linier berganda dan korelasi regresi linier berganda serta uji koefisien regresi linier berganda.

Bab ini menjelaskan tentang sejarah singkat, visi, misi, kedudukan, tugas, fungsi dan struktur organisasi Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara.

BAB 4 : PENGOLAHAN DATA

Bab ini menjelaskan tentang pengolahan data dengan menggunakan metode analisis regresi linier berganda, korelasi linier berganda, dan pengujian koefisien regresi linier berganda. BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM

Bab ini menjelaskan tentang program atau software yang digunakan untuk mengolah/menganalisis data. Penulis menggunakan program SPSS (Statistic Product and Service Solution).

BAB 6 : KESIMPULAN DAN SARAN

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian Regresi

Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai analisis prediksi. Dikatakan prediksi karena nilai prediksi tidak selalu tepat dengan nilai riilnya. Semakin kecil tingkat penyimpangan antara nilai prediksi dengan nilai riilnya, maka semakin tepat persamaan regresi yang dibentuk. Hal ini dapat

didefinisikan bahwa analisa regresi adalah metode statistika yang digunakan untuk menentukan kemungkinan bentuk hubungan antara variabel-variabel dengan tujuan pokok dalam penggunaan metode untuk meramalkan atau memperkirakan nilai dari suatu variabel lain yang diketahui. Ada dua jenis Persamaan Regresi Linier, yaitu analisis regresi linier sederhana dan analisis regresi linier berganda.

2.2 Regresi Linier Sederhana

Regresi linier sederhana merupakan suatu proses untuk mendapatkan hubungan matematis dalam bentuk suatu pesamaan antara variabel tak bebas tunggal dengan variabel bebas tunggal atau dengan kata lain, regresi linier yang hanya melibatkan satu peubah bebas yang dihubungkan dengan satu peubah tak bebas .

Bentuk umum model regresi linier sederhana yaitu:

dengan:

nilai regresi variabel bebas

nilai konstanta persamaan regresi paramater koefisien regresi

2.3 Regresi Linier Berganda

Disamping hubungan linier dua variabel, hubungan linier lebih dari dua variabel dapat juga terjadi. Pada hubungan ini, perubahan satu variabel dipengaruhi oleh lebih dari satu variabel lain. Maka regresi linier berganda adalah analisis regresi yang menjelaskan hubungan antara peubah respon (variable dependent) dengan faktor-faktor yang mempengaruhi lebih dari satu prediktor (variable independent).

Tujuan analisis regresi linier berganda adalah untuk mengukur intensitas hubungan antara dua variabel atau lebih dan memuat prediksi/perkiraan nilai atas nilai . Bentuk umum persamaan regresi linier berganda yang mencakup dua atau lebih variabel, yaitu:

2.2

dengan:

nilai regresi

nilai konstanta persamaan regresi koefisien regresi

variabel bebas nilai error 1,2,3,…,

Dalam penelitian ini penulis menggunakan regresi linier berganda dengan 4 variabel, yaitu satu variabel terikat atau tak bebas (dependent variable) dan tiga variabel bebas (independent variable). Oleh sebab itu, bentuk persamaan regresi linier bergandanya adalah sebagai berikut:

2.3

dengan:

= PDRB (Milyar Rupiah)

= nilai konstanta persamaan regresi = nilai koefisien regresi

= Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga (Milyar Rupiah) = Pengeluaran Konsumsi Pemerintah (Milyar Rupiah)

= Pembentukan Modal Tetap Bruto (Milyar Rupiah) = Nilai error

Persamaan (2.3) di atas harus diselesaikan dengan empat persamaan normal, yaitu:

∑ ∑ ∑ ∑ 2.4

∑ ∑ ∑ ∑ ∑ 2.5

∑ ∑ ∑ ∑ ∑ 2.6

Selanjutnya dalam bentuk matriks dapat dituliskan: [ ∑ ∑ ∑ ∑ ] [ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ] [ ]

Harga-harga yang telah didapat kemudian disubtitusikan ke dalam persamaan (2.3), sehingga diperoleh model regresi linier berganda

Dalam persamaan model regresi linier yang diperoleh, terdapat nilai kesalahan baku antara nilai dengan nilai . Kesalahan baku adalah besar penyimpangan nilai dugaan ( ) terhadap nilai sebenarnya . Kesalahan baku tersebut secara umum dilambangkan dengan notasi . Nilai kesalahan baku dihitung dengan rumus:

√∑( ) 2.8

dengan:

= nilai data hasil pengamatan

Ŷ = nilai hasil regresi n = jumlah sampel

k = jumlah variabel bebas

2.4 Koefisien Determinasi ( )

Koefisien determinasi adalah suatu nilai yang menjelaskan kemampuan variabel bebas dalam mempengaruhi variabel tak bebasnya dalam suatu persamaan regresi. Nilai koefisien determinasi berkisar antara 0 sampai 1 . Semakin mendekati nol besarnya koefisien determinasi suatu persamaan regresi, semakin

kecil pula pengaruh semua variabel bebas terhadap nilai variabel tak bebas

(dengan kata lain semakin kecil kemampuan model dalam menjelaskan perubahan nilai variabel tak bebas). Sebaliknya, semakin mendekati satu besarnya koefisien determinasi suatu persamaan regresi, semakin besar pula pengaruh semua variabel bebas terhadap variabel tak bebas (dengan kata lain semakin besar kemampuan model yang dihasilkan dalam menjelaskan perubahan nilai variabel tak bebas). Nilai koefisien determinasi dihitung dengan rumus:

∑( ̅)_{∑ ̅} 2.9

2.5 Koefisien Korelasi ( )

Koefisien korelasi sampel secara umum dilambangkan dengan r, sedangkan koefisien korelasi populasi dilambangkan dengan . Koefisien korelasi

merupakan suatu nilai yang menyatakan keeratan hubungan antara variabel bebas dan variabel tak bebas. Nilai dari koefisien korelasi berkisar antara -1 sampai 1 (-1 < r < 1).

Artinya semakin tinggi nilai koefisien korelasi suatu persamaan regresi (mendekati 1) maka tingkat keeratan hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas semakin tinggi. Sebaliknya, semakin rendah nilai koefisien korelasi suatu persamaan regresi (mendekati 0 atau -1) maka tingkat keeratan hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas semakin lemah.

Koefisien korelasi dengan nilai positif (r > 0) dapat diinterpretasikan sebagai jika nilai dari variabel bebas meningkat, maka nilai variabel tak bebasnya juga meningkat. Koefisien korelasi dengan nilai negatif (r < 0) dapat

variabel tak bebas mengalami penurunan. Nilai koefisien korelasi mendekati 0 menyatakan hubungan keeretan yang lemah antara variabel bebas dan variabel tak bebas.

1. Nilai koefisien korelasi dihitung dengan rumus:

√ 2.10

2. Nilai koefisien korelasi antar variabel bebas dihitung dengan rumus:  Koefisien korelasi antara Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga (

dengan Pengeluaran Konsumsi Pemerintah ( ∑ ∑ ∑

√[ (∑ ) ∑ ][ (∑ ) ∑ ]

2.11  Koefisien korelasi antara Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga (

dengan Pembentukan Modal Tetap Bruto ( ∑ ∑ ∑

√[ (∑ ) ∑ ][ (∑ ) ∑ ]

2.12  Koefisien korelasi antara Pengeluaran Konsumsi Pemerintah ( dengan

Pembentukan Modal Tetap Bruto ( ∑ ∑ ∑

√[ (∑ ) ∑ ][ (∑ ) ∑ ]

2.13

3. Nilai koefisien korelasi antara variabel bebas dengan variabel tak bebas dihitung dengan rumus:

 Koefisien korelasi antara PDRB dengan Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga (

∑ ∑ ∑

√[ ∑ ∑ ][ (∑ ) ∑ ]

 Koefisien korelasi antara PDRB dengan Pengeluaran Konsumsi Pemerintah (

∑ ∑ ∑

√[ ∑ ∑ ][ (∑ ) ∑ ]

2.15  Koefisien korelasi antara PDRB dengan Pembentukan Modal Tetap

Bruto (

∑ ∑ ∑

√[ ∑ ∑ ][ (∑ ) ∑ ]

2.16

2.6 Uji Signifikansi Koefisien Regresi Parsial ( Uji Statistik )

Uji signifikansi koefisien regresi parsial berfungsi untuk menguji signifikansi atau kebermaknaan dari masing-masing koefisien persamaan regresi populasi

berdasarkan koefisien persamaan regresi sampel. Dengan kata lain, uji signifkansi koefisien regresi parsial berfungsi untuk menguji pengaruh dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel tak bebasnya. Dalam hal ini uji signifikansi koefisien regresi parsial digunakan untuk menguji apakah pengaruh yang terjadi antara Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga dengan PDRB signifikan atau tidak, pengaruh yang terjadi antara Pengeluaran Konsumsi Pemerintah dengan PDRB signifikan atau tidak, dan pengaruh yang terjadi antara Pembentukan Modal Tetap Bruto dengan PDRB signifikan atau tidak.

Uji statistik yang digunakan untuk uji signifikan koefisien regresi parsial adalah uji statistik t. Sebelum melakukan uji signifikansi koefisien regresi parsial, terlebih dahulu menghitung nilai kesalahan baku dari koefisien regresi ,

regresi , koefisien regresi , dan koefisien regresi secara berturut-turut dilambangkan dengan , , dan .

Sebelum menghitung nilai , , dan terlebih dahulu menghitung nilai . Bentuk matriks dari dengan 4 variabel (satu variabel terikat atau tak bebas (dependent variable) dan tiga variabel bebas (independent variable)) adalah sebagai berikut:

[ ]

Bentuk matriks dari persamaan normal regresi linier berganda adalah sebagai berikut: [ ∑ ∑ ∑ ∑ ] [ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ] [ ]

Nilai var-kov dihitung dengan rumus:

_2.17

dengan:

= nilai varians atau nilai kuadrat dari kesalahan baku

Setelah nilai var-kov didapat, maka nilai , , dan dihitung dengan rumus:

√ 2.19

√ 2.20

Langkah-langkah analisis dalam pengujian hipotesis Uji statistik t adalah sebagai berikut:

1. Perumusan Hipotesis

: Tidak ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas (pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto) terhadap variabel tak bebas (PDRB di Provinsi Sumatera Utara)

: Ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas (pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto) terhadap variabel tak bebas (PDRB di Provinsi Sumatera Utara)

2. Kriteria pengujian:

3. Perhitungan Nilai kritis t dan Nilai statistik t ( )

 Menghitung nilai kritis t berdasarkan tabel distribusi t dengan tingkat signifikansi . Sebelum menghitung nilai kritis t, terlebih dahulu menghitung nilai dari derajat bebas. Nilai derajat bebas dihitung dengan rumus:

Setelah nilai derajat bebas diperoleh, maka untuk melihat nilai kritis t pada tabel distribusi t adalah dengan rumus .

 Menghitung nilai dari statistik t( ) dengan menggunakan rumus:

2.21

dengan:

= nilai koefesien regresi

= nilai kesalahan baku koefesien regresi =

4. Pengambilan keputusan

Pengambilan keputusan dilakukan berdasarkan hasil dari kriteria pengujian.

2.7 Uji Signifikansi Persamaan Regresi ( Uji Statistik )

Pada uji signifikansi koefisien regresi parsial, koefisien regresi diuji

signifikansinya secara satu persatu. Namun, pada uji signifikansi persamaan regresi, koefisien regresi diuji secara bersamaan atau secara serentak. Dengan kata lain, uji signifikansi persamaan regresi berfungsi untuk menguji apakah pengaruh ketiga variabel bebas, yakni Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga ,

Pengeluaran Konsumsi Pemerintah , dan Pembentukan Modal Tetap Bruto secara bersamaan atau serentak terhadap variabel tak bebas, yaitu PDRB signifikan atau tidak. Jika hasil dari uji signifikansi persamaan regresi menyatakan tidak signifikan, maka model regresi yang telah dihasilkan tidak dapat digunakan untuk mengistimasi nilai dari variabel tak bebas, yaitu PDRB .

Uji statistik yang digunakan adalah uji statistik F. Nilai kritis dari F diperoleh berdasarkan tabel distribusi F. Sebelum menghitung nilai kritis F, terlebih dahulu

menghitung nilai dari derajat bebas pembilang dan derajat bebas penyebut. Berikut rumus untuk menghitung nilai derajat bebas:

Perhatikan bahwa merupakan jumlah sampel dan merupakan jumlah variabel bebas. Untuk menentukan apakah suatu hipotesis diterima atau ditolak, maka dihitung nilai statistik F. Nilai statistik F dihitung dengan rumus:

2.22 dengan:

= koefisien determinasi = jumlah variabel bebas = jumlah sampel

Langkah-langkah analisis dalam pengujian hipotesis Uji statistik F adalah sebagai berikut:

1. Perumusan Hipotesis

: Tidak ada pengaruh yang signifikan secara bersama-sama dari seluruh variabel bebas (pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto) terhadap variabel tak bebas (PDRB di Propinsi Sumatera Utara). : Ada pengaruh yang signifikan secara bersama-sama dari seluruh variabel bebas (pengeluaran konsumsi rumah tangga,

pengeluaran konsumsi pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto) terhadap variabel tak bebas (PDRB di Propinsi Sumatera Utara).

2. Kriteria pengujian:

3. Perhitungan Nilai kritis F dan Nilai statistik F ( )

 Menghitung nilai kritis F berdasarkan tabel distribusi F dengan tingkat signifikansi . Sebelum menghitung nilai kritis F, terlebih dahulu menghitung nilai dari derajat bebas pembilang dan derajat bebas penyebut . Berikut rumus untuk menghitung nilai derajat bebas:

Setelah nilai derajat bebas pembilang dan nilai derajat bebas penyebut diperoleh, maka untuk melihat nilai kritis F pada tabel distribusi F adalah dengan rumus .

 Menghitung nilai dari statistik F( ) dengan menggunakan persamaan (2.22)

4. Pengambilan keputusan

Pengambilan keputusan dilakukan berdasarkan hasil dari kriteria pengujian.

BAB 3

SEJARAH SINGKAT TEMPAT RISET

3.1 Sejarah Singkat Badan Pusat Statistik (BPS)

Badan pusat statistik (BPS) adalah lembaga negara non departemen. BPS melakukan kegiatan yang ditugaskan oleh pemerintah antara bidang pertanian, agrarian, pertambangan, kependudukan, sosial, ketenagakerjaan, keuangan, pendapatan, dan keagamaan. Selain hal-hal di atas BPS juga bertugas untuk melaksanakan koordinasi dilapangan, kegiatan statistik dari segenap instansi baik dipusat maupun daerah dengan tujuan mencegah dilakukannya pekerjaan yang serupa oleh dua atau lebih instansi, memajukan keseragaman dalam penggunaan definisi, klasifikasi dan ukuran-ukuran lainnya.

3.1.1 Visi BPS

BPS mempunyai visi menjadikan informasi statistik sebagai tulang punggung informasi pembangunan nasional dan regional, didukung Sumber Daya Manusia yang berkualitas, ilmu pengetahuan dan teknologi informasi yang mutakhir.

3.1.2 Misi BPS

Dalam menunjukan pembangunan nasional BPS mengemban misi mengarahkan pembangunan statistik pada penyediaan data statistik yang bermutu, handal, efektif, dan efisien, peningkatan kesadaran masyarakat akan arti dan kegunaan statistik serta pengembanan ilmu pengetahuan statistik.

3.2 Kedudukan BPS

BPS Propinsi Sumatera Utara adalah Perwakilan BPS RI di Propinsi Sumatera Utara yang berada di bawah dan bertanggung jawab kepada kepala BPS RI dan melaksanakan koordinasi dengan Kepala Daaerah setempat.

3.3 Tugas, Fungsi, dan Kewenangan BPS

Tugas, fungsi, dan kewenangan BPS telah menetapkan dalam Keputusan Presiden RI (Keppres) Nomor 103 Tahun 2001. Dalam menjalankan tugas, fungsi, dan kewenangan seperti tercantum di bawah ini. BPS juga dibatasi oleh 10 prinsip etika perstatistikaan yang tercantum dalam United Nations Fundamental principles of Official Statistics.

3.3.1 Tugas BPS

Tugas BPS Propinsi Sumatera Utara adalah melaksanakan penyelenggaraan statistik dasar di Propinsi Sumatera Utara sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan yang berlaku.

3.3.2 Fungsi BPS

Dalam melaksanakan tugas sebagaimana dimaksud, BPS menyelenggarakan fungsi:

1. Pengkajian, penyusunan, dan perumusan kebijakan dibidang statistik. 2. Pengkoordinasian kegiatan statistik nasional dan regional.

4. Pembinaan dan fasilitasi terhadap kegiatan instansi pemerintah dibidang kegiatan statistik; dan

5. Penyelenggaraan pembinaan dan pelayanan administrasi umum bidang perencanaan umum, ketatausahaan, organisasi, tata laksana, kepegawaian, keuangan, kearsipan, kehumasan, hukum, perlengkapan, dan rumah tangga.

3.3.3 Kewenangan BPS

Dalam menyelenggarakan fungsi sebagaimana dimaksud, BPS mempunyai kewenangan:

1. Penyusunan rencana nasional secara makro dibidangnya.

2. Perumusan kebijakan dibidangnya untuk mendukung pembangunan secara makro.

3. Penetapan sistem informasi dibidangnya.

4. Penetapan dan penyelenggaraan statistik nasional.

5. Kewenangan lain sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan yang berlaku, yaitu:

1. Perumusan dan pelaksanaan kebijakan tertentu dibidang kegiatan statistik.

2. Penyusunan pedoman penyelenggaraan survei statistik sektoral.

3.4 Struktur Organisasi BPS Propinsi Sumatera Utara

Bentuk struktur organisasi yang diterapkan Kantor BPS Propinsi Sunatera Utara adalah: Struktur Organisasi Garis (Line) dan staf. Wewenang mengenai tugas dan

tanggung jawab perubahan dipegang sepenuhnya oleh pejabat pimpinan (Kepala Kantor). Selanjutnya mengenai urusan-urusan dalam fungsi organisasi atau perusahaan, pimpinan berwenang kepada pejabat staf (Kepala Bagian) yang memberikan bahan masukan kepada pimpinan dalam pengambilan keputusan dan tidak berwenang memberikan perintah kepada pegawai yang ada dalam organisasi walaupun seorang pegawai termasuk ke dalam satuan organisasi yang dipimpin oleh seorang pejabat lain. Berikut bagan struktur organisasi BPS Propinsi Sumatera Utara.

BAB 4

PENGOLAHAN DATA

4.1 Data dan Pembahasan

Data merupakan suatu bahan mentah yang jika diolah dengan baik melalui berbagai analisis dapat menghasilkan berbagai informasi. Dengan informasi tersebut, dapat diambil keputusan. Data yang baik tentu saja harus mutakhir, cocok (relevant) dengan masalah penelitian dari sumber yang dapat dipertanggung jawabkan. Salah satu kegunaan dari data adalah untuk memperoleh dan mmengetahui gambaran tentang suatu keadaan/permasalahan.

Untuk membahas dan memecahkan masalah tentang pertumbuhan ekonomi seperti yang diuraikan pada bagian sebelumnya, penulis mengumpulkan data yang berhubungan dengan permasalahan tersebut. Data yang dikumpulkan dari Badan Pusat Statistik adalah data mengenai pertumbuhan ekonomi di Provinsi Sumatera Utara berdaasarkan data pada tahun 2005-2012, serta faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi tersebut diantaranya pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto. Adapun datanya adalah sebagai berikut:

Tabel 4.1

Data Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga, Pengeluaran Konsumsi Pemerintah, Pembentukan Modal Tetap Bruto dan PDRB Propinsi

Sumatera Utara Tahun 2005-2012

Tahun PDRB

Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga Pengeluaran Konsumsi Pemerintah Pembentukan Modal Tetap Bruto 2005 139.618,31 74.438,58 11.811,49 22.594,22 2006 160.376,8 87.050,48 14.902,81 24.606,4 2007 181.819,74 105.449,56 16.595,8 29.127,33

2008 117,66 112,96 129,24 129,67

2009 236.353,62 138.634,11 24.286,74 49.982,8 2010 275.056,51 166.416,47 28.652,41 57.013,91 2011 314.372,44 186.169,23 31.951,66 64.576,23 2012 351.118,16 208.170,06 35.228,08 74.148,49

Sumber: Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara dengan:

= PDRB (Milyar Rupiah)

= Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga (Milyar Rupiah) = Pengeluaran Konsumsi Pemerintah (Milyar Rupiah)

= Pembentukan Modal Tetap Bruto (Milyar Rupiah) 4.2 Persamaan Regresi Linier Berganda

Dalam mencari persamaan regresi linier berganda, terlebih dahulu dihitung koefisien-koefisien regresi dengan mencari hubungan fungsional antar variabel yang ada. Dengan koefisien yang didapat dari perhitungan, maka dapat ditentukan persamaan regresinya. Adapun perhitungan nilai-nilai koefisiennya adalah tertera pada tabel 4.2 sebagai berikut:

Tabel 4.2

Nilai-Nilai Koefisien Persamaan Regresi Linier Berganda Tahun

2005 139.618,31 74.438,58 11.811,49 22.594,22 2006 160.376,80 87.050,48 14.902,81 24.606,40 2007 181.819,74 105.449,56 16.595,80 29.127,33

2008 117,66 112,96 129,24 129,67

2009 236.353,62 138.634,11 24.286,74 49.982,80 2010 275.056,51 166.416,47 28.652,41 57.013,91 2011 314.372,44 186.169,23 31.951,66 64.576,23 2012 351.118,16 208.170,06 35.228,08 74.148,49 Jumlah 1.658.833,24 966.441,45 163.558,23 322.179,05

Lanjutan Tabel 4.2

TAHUN

2005 19.493.272.487,26 5.541.102.192,42 139.511.296,02 510.498.777,41 2006 25.720.717.978,24 7.577.786.068,23 222.093.745,90 605.474.920,96 2007 33.058.417.853,67 11.119.609.704,19 275.420.577,64 848.401.352,93 2008 13.843,88 12.759,96 16.702,98 16.814,31 2009 55.863.033.687,10 19.219.416.455,49 589.845.739,83 2.498.280.295,84 2010 75.656.083.693,38 27.694.441.487,26 820.960.598,81 3.250.585.933,49 2011 98.830.031.031,55 34.658.982.198,79 1.020.908.576,76 4.170.089.481,01 2012 123.283.962.281,79 43.334.773.880,40 1.241.017.620,49 5.497.998.569,28 Jumlah 431.905.532.856,86 149.146.124.746,75 4.309.774.858,41 17.381.346.145,23 Dari tabel 4.2 maka diperoleh hasil sebagai berikut:

= ∑ = 183.413.065.655,166

∑ =1.658.833,24 ∑ = 362.137.524.869,718 ∑ = 966.441,45 ∑ = 61.334.951.046,154 ∑ = 163.558,23 ∑ = 431.905.532.856,86 ∑ = 322.179,05 ∑ = 149.146.124.746,75 ∑ = 1.856.851.263.527,260 ∑ = 4.309.774.858,41

∑ = 314.407.683.859,097 ∑ = 17.381.346.145,23

∑ = 620.669.649.890,246 ̅ =

̅ = ̅ =

Persamaan normal:

∑ ∑ ∑ ∑ 2.3

∑ ∑ ∑ ∑ ∑ 2.4

∑ ∑ ∑ ∑ ∑ 2.5

∑ ∑ ∑ ∑ ∑ 2.6

Dari persamaan normal diatas maka dapat disubstitusi ke dalam nilai – nilai yang bersesuaian, sehingga diperoleh persamaan sebagai berikut :

Nilai-nilai koefisien regresi dicari dengan menggunakan microsoft excel, maka diperolehlah koefisien – koefisien regresi linier bergandanya sebagai berikut:

Dengan demikian, nilai koefisien-koefisien regresi linier berganda disubtitusikan ke dalam persamaan (2.2), sehingga diperoleh model regresi linier berganda atas sebagai berikut:

Sedangkan untuk menghitung nilai kesalahan baku antara nilai dengan nilai diperlukan nilai ( ) ( ) yang dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4.3

Nilai – Nilai yang Dibutuhkan Untuk Menghitung Kesalahan Standar Estimasi

Berdasarkan tabel 4.3 di atas, maka dapat dihitung nilai kesalahan bakunya dengan menggunakan rumus (2.7) sebagai berikut:

√∑( ) dengan:

∑( ) = 208.996.582,7

=

TAHUN ̂ ̂ ( ̂)

2005 139.618,31 131.823,6119 7.794,70 60.757.317,70 2006 160.376,80 154.947,0154 5.429,78 29.482.560,91 2007 181.819,74 187.452,9414 -5.633,20 31.732.958,33 2008 117,66 4.968,442664 -4.850,78 23.530.092,46 2009 236.353,62 233.584,4045 2.769,22 7.668.554,68 2010 275.056,51 282.297,1804 -7.240,67 52.427.307,81 2011 314.372,44 314.481,5607 -109,12 1.1907,33 2012 351.118,16 349.278,083 1.840,08 3.385.883,46 Jumlah 1.658.833,24 1.658.833,24 -2,67372E-07 208.996.582,7

= diperoleh:

√∑( )

√

√ √

Dengan nilai kesalahan baku atau nilai standar estimasi yang didapat, ini berarti bahwa rata-rata PDRB di Propinsi Sumatera Utara menurut jenis penggunaanya yang sebenarnya akan menyimpang dari rata-rata PDRB di Propinsi Sumatera Utara yang diperkirakan sebesar .

4.3 Koefisien Determinasi ( )

Untuk mengetahui kemampuan pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto dalam mempengaruhi PDRB di Propinsi Sumatera Utara, maka dapat dilakukan perhitungan sebagai berikut:

Tabel 4.4

Nilai-nilai yang dibutuhkan untuk menghitung nilai koefisien determinasi

TAHUN ̂ ̅ ̅ ( ̂ ̅) ̅

2005 _-75530,54305 -67.735,845 _{5.704.862.933,564} 4.588.144.697,864 2006 _-52407,13961 -46.977,355 _{2.746.508.282,133} 2.206.871.882,796 2007 _-19901,21357 -25.534,415 _{396.058.301,642} 652.006.349,392 2008 -202385,7123 -207.236,495 40.959.976.557,616 42.946.964.859,885

2009 _26230,24947 28.999,465 _{688.025.987,006} 840.968.970,286 2010 74943,0254 67.702,355 5.616.457.055,734 4.583.608.872,546 2011 _107127,4057 107.018,285 _{11.476.281.058,992} 11.452.913.324,341 2012 _141923,928 143.764,005 _{20.142.401.331,549} 20.668.089.133,640 Jumlah 0 87.730.571.508,236 87.939.568.090,751 Berdasarkan tabel 4.4 di atas, maka dapat dihitung nilai kesalahan bakunya dengan menggunakan rumus (2.8) sebagai berikut:

∑( ̅)_{∑ ̅}

Dari perhitungan di atas, diperoleh koefisien determinasi adalah sebesar . Hal ini berarti PDRB di Propinsi Sumatera Utara dipengaruhi oleh variabel pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto, sedangkan sisanya dipengaruhi oleh faktor lain.

4.4 Koefisien Korelasi ( )

Untuk mengetahui keeratan hubungan antara Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah dan Pembentukan Modal Tetap Bruto terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara, maka dapat dilakukan perhitungan berdasarkan persamaan (2.9) sebagai berikut:

√ √

Dari hasil perhitungan yang didapat korelasi antara variabel pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto dengan PDRB di Propinsi Sumatera Utara sebesar . Karena nilai korelasi tersebut mendekati 1, maka tingkat keeratan hubungan antara pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto dengan PDRB di Propinsi Sumatera Utara semakin tinggi.

4.4.1 Koefisien Korelasi Antar Variabel Bebas

1. Koefisien korelasi antara Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga ( dengan Pengeluaran Konsumsi Pemerintah ( .

∑ ∑ ∑

√[ (∑ ) ∑ ][ (∑ ) ∑ ] √[ ][ ]

2. Koefisien korelasi antara Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga ( dengan Pembentukan Modal Tetap Bruto ( .

∑ ∑ ∑

√[ (∑ ) ∑ ][ (∑ ) ∑ ] _{√[ ][ ]}

3. Koefisien korelasi antara Pengeluaran Konsumsi Pemerintah ( dengan Pembentukan Modal Tetap Bruto ( .

∑ ∑ ∑

√[ (∑ ) ∑ ][ (∑ ) ∑ ] _{√[ ][ ]}

0,995165993

4.4.2 Koefisien Korelasi Antara Variabel Bebas dengan Variabel Tak Bebas 1. Koefisien korelasi antara PDRB dengan Pengeluaran Konsumsi

Rumah Tangga ( .

∑ ∑ ∑

√[ ∑ ∑ ][ (∑ ) ∑ ] _{√[ ][ ]}

Nilai koefisien korelasi yang positif (r > 0) menandakan hubungan yang searah antara PDRB di Propinsi Sumatera Utara dengan pengeluaran konsumsi rumah tangga. Artinya jika PDRB di Propinsi Sumatera Utara meningkat, maka pengeluaran konsumsi rumah tangga juga meningkat. Sebaliknya, jika PDRB di Propinsi Sumatera Utara menurun, maka

pengeluaran konsumsi rumah tangga juga menurun. Hubungan antara PDRB di Propinsi Sumatera Utara dengan pengeluaran konsumsi rumah tangga sangat kuat, ini ditandai dengan nilai yang tinggi (mendekati 1) yaitu .

2. Koefisien korelasi antara PDRB dengan Pengeluaran Konsumsi Pemerintah ( .

∑ ∑ ∑

√[ ∑ ∑ ][ (∑ ) ∑ ] _{√[ ][ ]}

Nilai koefisien korelasi yang positif (r > 0) menandakan hubungan yang searah antara PDRB di Propinsi Sumatera Utara dengan pengeluaran konsumsi pemerintah. Artinya jika PDRB di Propinsi Sumatera Utara meningkat, maka pengeluaran pemerintah juga meningkat. Sebaliknya, jika PDRB di Propinsi Sumatera Utara menurun, maka pengeluaran konsumsi pemerintah juga menurun. Hubungan antara PDRB di Propinsi Sumatera Utara dengan pengeluaran pemerintah tergolong sangat kuat, ini ditandai dengan nilai yang tinggi (mendekati 1) yaitu .

3. Koefisien korelasi antara PDRB dengan Pembentukan Modal Tetap Bruto (

∑ ∑ ∑

_{√[ ][ ]}

Nilai koefisien korelasi yang positif (r > 0) menandakan hubungan yang searah antara PDRB di Propinsi Sumatera Utara dengan pembentukan modal tetap bruto. Artinya jika PDRB di Propinsi Sumatera Utara meningkat, maka pembentukan modal tetap bruto meningkat. Sebaliknya, jika PDRB di Propinsi Sumatera Utara menurun, maka pembentukan modal tetap bruto juga menurun. Hubungan antara PDRB di Propinsi Sumatera Utara dengan pembentukan modal tetap bruto tergolong sangat kuat, ini ditandai dengan nilai yang tinggi (mendekati 1) yaitu .

4.5 Uji Signifikansi Koefisien Regresi Parsial ( Uji Statistik t ₎

Uji signifkansi koefisien regresi parsial (uji statistik ) berfungsi untuk menguji pengaruh dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel tak bebasnya. Dalam hal ini uji signifikansi koefisien regresi parsial digunakan untuk menguji apakah pengaruh yang terjadi antara Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga dengan PDRB signifikan atau tidak, pengaruh yang terjadi antara Pengeluaran Konsumsi Pemerintah dengan PDRB signifikan atau tidak, dan pengaruh yang terjadi antara Pembentukan Modal Tetap Btuto dengan PDRB signifikan atau tidak.

Adapun hipotesis dalam uji statistik ini adalah sebagai berikut:

: Tidak ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas (pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto) terhadap variabel tak bebas (PDRB di Propinsi Sumatera Utara).

: Ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas (Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah dan Pembentukan Modal Tetap Bruto) terhadap variabel tak bebas (PDRB di Propinsi Sumatera Utara).

Sebelum menghitung nilai kesalahan baku dari koefisien regresi , koefisien regresi , dan koefisien regresi . Maka terlebih dahulu dihitung nilai . dihitung dengan rumus (2.16) sebagai berikut: dengan: = = ₌ [ _] =[ ]

Sesuai dengan bentuk matriks dari dengan 4 variabel (satu variabel terikat atau tak bebas (dependent variable) dan tiga variabel bebas (independent variable)) berikut:

[ ]

Maka dapat ditentukan nilai varians dari masing-masing koefisien regresi sebagai berikut:

= =

= =

= =

= =

Nilai , , dan dapat dihitung dengan menggunakan rumus (2.17), rumus (2.18) dan rumus (2.19) sebagai berikut:

√ √ √

Langkah-langkah analisis dalam pengujian hipotesis Uji statistik t adalah sebagai berikut:

1. Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga  Perumusan Hipotesis

: Tidak ada pengaruh yang signifikan antara pengeluaran konsumsi rumah tangga terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara.

: Ada pengaruh yang signifikan antara pengeluaran konsumsi rumah tangga terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara.

 Kriteria pengujian:

 Perhitungan Nilai kritis t dan Nilai statistik t ( )

Nili kritis t :

Nilai statistik t ( ):

Nilai statistik t ( ) dihitung dengan menggunakan rumus (2.20) sebagai berikut:

 Pengambilan Keputusan

Berdasarkan kriteria pengujian nilai yaitu , berarti hipotesis atau .

2. Pengeluaran Konsumsi Pemerintah  Perumusan Hipotesis

: Tidak ada pengaruh yang signifikan antara pengeluaran konsumsi pemerintah terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara.

: Ada pengaruh yang signifikan antara pengeluaran konsumsi pemerintah terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara.

 Kriteria pengujian:

 Perhitungan Nilai kritis t dan Nilai statistik t ( )

Nili kritis t :

Nilai statistik t ( ):

Nilai statistik t ( ) dihitung dengan menggunakan rumus (2.20) sebagai berikut:

 Pengambilan Keputusan

Berdasarkan kriteria pengujian nilai yaitu , berarti hipotesis atau .

3. Pembentukan Modal Tetap Bruto  Perumusan Hipotesis

: Tidak ada pengaruh yang signifikan antara pembentukan modal tetap bruto terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara.

: Ada pengaruh yang signifikan antara pembentukan modal tetap bruto terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara.

 Kriteria pengujian:

 Perhitungan Nilai kritis t dan Nilai statistik t ( )

Nili kritis t :

Nilai statistik t ( ):

Nilai statistik t ( ) dihitung dengan menggunakan rumus (2.20) sebagai berikut:

 Pengambilan Keputusan

Berdasarkan kriteria pengujian nilai yaitu , berarti hipotesis atau .

4.6 Uji Signifikansi Persamaan Regresi ( Uji Statistik F ₎

Uji Signifikansi Persamaan Regresi ( Uji Statistik F ) berfungsi untuk menguji apakah pengaruh ketiga variabel bebas, yakni Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga , Pengeluaran Konsumsi Pemerintah , dan Pembentukan Modal Tetap Bruto secara bersamaan atau serentak terhadap variabel tak bebas, yaitu PDRB signifikan atau tidak.

Langkah-langkah analisis dalam pengujian hipotesis Uji statistik F adalah sebagai berikut:

5. Perumusan Hipotesis

: Tidak ada pengaruh yang signifikan secara bersama-sama dari seluruh variabel bebas (pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto) terhadap variabel tak bebas (PDRB di Propinsi Sumatera Utara).

: Ada pengaruh yang signifikan secara bersama-sama dari seluruh variabel bebas (pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto) terhadap variabel tak bebas (PDRB di Propinsi Sumatera Utara).

6. Kriteria pengujian:

7. Perhitungan Nilai kritis F dan Nilai statistik F ( )

 Nilai kritis F

= =

 Nilai statistik F ( )

Nilai statistik F ( )dihitung dengan menggunakan rumus (2.21) sebagai berikut:

 Pengambilan keputusan

Berdasarkan kriteria pengujian yaitu , berarti atau .

BAB 5

IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Pengertian Implementasi Sistem

Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain sistem yang ada dalam desain yang disetujui, menginstal dan memulai sistem baru atau sistem yang diperbaiki.

Tahapan implementasi merupakan tahapan penerapan hasil desain tertulis ke dalam programming. Dalam pengolahan data pada tulisan ini penulis menggunakan perangkat lunak (software) sebagai implementasi sistem yaitu IBM SPSS Statistics 22 dalam masalah memperoleh hasil perhitungan.

5.2 SPSS (Statistical Product and Service Solution_{) dan Komputer} Statistik.

Saat ini banyak beredar berbagai paket program komputer statistik, dari yang

‘kuno’ dan berbasis DOS seperti Microstat sampai yang berbasis Windows seperti

SPSS, SAS, Statistica dan lainnya. Dari berbagai software khusus statistik yang beredar sekarang, SPSS adalah yang paling popular dan paling banyak digunakan pemakai diseluruh dunia.

SPSS pertama kali dibuat pada tahun 1968 oleh tiga mahasiswa Stanford University, yang dioperasikan pada computer mainframe. Pada tahun 1984, SPSS pertama kali muncul dengan versi PC (dapat dipakai untuk komputer dekstop) dengan nama SPSS/PC+ dan sejalan dengan mulai populernya system operasi Windows, SPSS pada tahun 1992 juga mengeluarkan versi Windows.

SPSS yang tadinya ditujukan bagi pengolahan data statistik untuk ilmu soial (SPSS saat itu adalah singkatan dari Statistical Package for the Social Sciences), sekarang diperluas untuk melayani berbagai jenis user, seperti untuk proses produksi dipabrik, riset-riset ilmu sains dan lainnya. Sehingga sekarang kepanjangan SPSS adalah Statistical Product and Service Solution.

5.3 Mengoperasikan SPSS

Secara umum ada tiga tahapan yang harus dilakukan dalam mengoperasikan SPSS supaya hasil yang diperoleh berdayaguna yaitu: tahap Penyiapan Data yang mencakup Pemasukan Data (input), Penyuntingan Data (editing), Penyimpanan Data, tahap Proses Analisis Data dan tahap Analisis Data.

Langkah-langkah yang dilakukan dalam menyelesaikan program regresi linier berganda dengan SPSS sesuai dengan data dalam penulisan ini adalah sebagai berikut:

1. Aktifkan program SPSS pada Windows dengan perintah Start lalu All Program, pilih IBM SPSS Statistics dan pilih IBM SPSS Statistics 22.

2. Pemasukan data ke SPSS

Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:

Buka lembar kerja baru dari menu file, pilih menu new, lalu klik data.

Gambar 5.2 Tampilan Data View pada SPSS

Setelah itu klik pada Variable View yang ada dipojok kiri bawah (sebelah Data View) untuk pengisian variabel.

Pengisian Variabel:

1. Pada kolom Name ketik nama variabel yaitu Y, X1, X2 dan X3. 2. Pada kolom Type isikan type data dari keempat variabel tersebut.

Apakah Numeric, Comma, Dot, Scientific Notation, Date, Dollar, Custom, Currency, String. Karena keempat variabel berupa data yang berbentuk angka, maka pilih type data Numeric pada setiap variabel. 3. Pada kolom Width, atur berapa digit atau karakter data yang dapat

dimasukkan. Untuk keseragaman ketik 8 pada setiap variabel.

4. Pada kolom Decimals isi jumlah angka dibelakang koma. Untuk keseragaman ketik 3 pada setiap variabel.

5. Pada kolom Label ketikkan keterangan dari setiap variabel. Y = PDRB, X1 = Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga, X2 = Pengeluaran Konsumsi Pemerintah, X3 = Pembentukan Modal Tetap Bruto.

6. Pada kolom Values dan Missing diabaikan saja, karena tidak ada data yang ingin dijelaskan dan tidak ada data yang kosong.

7. Pada kolom Columns isikan lebar kolom data. Untuk keseragaman ketik 8 pada setiap variabel.

8. Pada kolom Align atur perataan tampilan data. Apakah Left, Center, atau Right. Untuk keseragaman pilih Right pada setiap variabel.

9. Pada kolom Measure pilih jenis pengukuran data. Apakah tipe data Skala, Nominal, atau Ordinal. Karena keempat variabel memiliki jarak dan perbandingan maka pilih Scale pada setiap variabel.

Gambar 5.4 Tampilan Pengisian Variable View pada SPSS Setelah pengisian variabel selesai, klik Data View dan isikan data pada kolom yang sudah didefiniskan sebelumnya, dengan tampilan pada gambar berikut:

3. Penyimpanan Data

Data yang diisi dalam SPSS kemudian disimpan dengan langkah-langkah sebagai berikut: Klik menu file, pilih submenu Save as lalu ketik nama file yang hendak disimpan, pilih direktori tempat penyimpanan data klik Save.

5.4 Pengolahan Data Regresi Linier Berganda dalam SPSS

1. Dalam menu SPSS, pilih menu Analyze, lalu pilih submenu Regression, lalu pilih Linier.

Gambar 5.6 Tampilan Cara Pengolahan Data Regresi Linier Berganda dalam SPSS

2. Setelah tampilan kotak dialog muncul, masukkan variabel Y (PDRB) ke kolom Dependent dan variabel X1(Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga), X2 (Pengeluaran Konsumsi Pemerintah), X3 (Pembentukan Modal Tetap Bruto) ke kolom Independent seperti gambar dibawah ini:

Gambar 5.7 Tampilan Kotak Dialog Regresi

3. Klik tombol Statistics yang berada di kanan atas dan pilih Estimates, Model fit, dan Descriptive.

4. Klik Continue dan selanjutnya pilih Plots. Atur seperti gambar dibawah ini:

Gambar 5.9 Tampilan Kotak Dialog Regresi Plots

5. Klik Continue lalu klik Save dan pilih Unstandaridized pada Predicted Values. Kemudian klik Continue.

Gambar 5.10 Tampilan Kotak Dialog Regresi Save 6. Klik OK untuk melihat hasil outputnya.

BAB 6

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengolahan data, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:

1. Persamaan regresi linier berganda yang diperoleh adalah:

2. Koefisien determinasi ( ) sebesar 0,99 8 berarti 99,8% PDRB di Propinsi Sumatera Utara dipengaruhi oleh

variabel pengeluaran konasumsi rumah tangga, pengeluaran pemerintah, dan pembentukan modal tetap bruto, dan 2% dipengaruhi faktor lain. 3. Uji Statistik menunjukkan bahwa variabel pengeluaran konsumsi rumah

tangga memiliki pengaruh yang signifikan terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara, sedangkan variabel pengeluaran konsumsi pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara.

4. Karena yaitu 40,3 > 5,79, maka atau . Hal ini berarti pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran pemerintah, dan pembentukan modal tetap bruto mempengaruhi PDRB di Propinsi Sumatera Utara.

6.2 Saran

Penulis memberikan saran terhadap hasil penelitian yaitu peningkatan pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran pemerintah, dan pembentukan modal tetap bruto tidak perlu ditingkatkan untuk meningkatkan PDRB di Propinsi Sumatera Utara, namun faktor lain yang mempengaruhi dapat terus ditingkatkan.

DAFTAR PUSTAKA

[USU] Universitas Sumatera Utara, FMIPA, 2013. Panduan Tata Cara Penulisan Skripsi dan Tugas Akhir. FMIPA USU, Edisi Kedua, Medan.

Algifari. 2000. Analisis Regresi Teori, Kasus dan Solusi, Edisi Kedua, BPFE. Gio, Prana Ugiana.2013. Aplikasi Statistika Dalam SPSS. Medan: USU Press. Sirojuzilam. 2008. Disparitas Ekonomi dan Perencanaan Regional. Pustaka

Bangsa Press

Sudarmanto.2005. Analisis Regresi Linier Berganda Dengan SPSS. Graha Ilmu. Yogyakarta

Sudjana,M.A. M.Sc.2005. Metode Statistika. Edisi keenam. Bandung: Tarsito. Sukirno, Sadono. 2006. Ekonomi Pembangunan. Jakarta: Kencana

Sumatera Utara Dalam Angka 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013. Sumatera Utara: BPS

Todaro, Michael P. 2000. Pembangunan Ekonomi. Jakarta: Bumi Aksara Website: http://sumut.bps.go.id/ di akses tanggal 25 April 2014

3. Penyimpanan Data

Data yang diisi dalam SPSS kemudian disimpan dengan langkah-langkah sebagai berikut: Klik menu file, pilih submenu Save as lalu ketik nama file yang hendak disimpan, pilih direktori tempat penyimpanan data klik Save.

5.4 Pengolahan Data Regresi Linier Berganda dalam SPSS

1. Dalam menu SPSS, pilih menu Analyze, lalu pilih submenu Regression, lalu pilih Linier.

Gambar 5.6 Tampilan Cara Pengolahan Data Regresi Linier Berganda dalam SPSS

2. Setelah tampilan kotak dialog muncul, masukkan variabel Y (PDRB) ke kolom Dependent dan variabel X1(Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga), X2 (Pengeluaran Konsumsi Pemerintah), X3 (Pembentukan Modal Tetap Bruto) ke kolom Independent seperti gambar dibawah ini:

Gambar 5.7 Tampilan Kotak Dialog Regresi

3. Klik tombol Statistics yang berada di kanan atas dan pilih Estimates,

Model fit, dan Descriptive.

4. Klik Continue dan selanjutnya pilih Plots. Atur seperti gambar dibawah ini:

Gambar 5.9 Tampilan Kotak Dialog Regresi Plots

5. Klik Continue lalu klik Save dan pilih Unstandaridized pada Predicted Values. Kemudian klik Continue.

Gambar 5.10 Tampilan Kotak Dialog Regresi Save

BAB 6

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengolahan data, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:

1. Persamaan regresi linier berganda yang diperoleh adalah:

2. Koefisien determinasi ( ) sebesar 0,99 8 berarti 99,8% PDRB di Propinsi Sumatera Utara dipengaruhi oleh

variabel pengeluaran konasumsi rumah tangga, pengeluaran pemerintah, dan pembentukan modal tetap bruto, dan 2% dipengaruhi faktor lain. 3. Uji Statistik menunjukkan bahwa variabel pengeluaran konsumsi rumah

tangga memiliki pengaruh yang signifikan terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara, sedangkan variabel pengeluaran konsumsi pemerintah dan pembentukan modal tetap bruto tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap PDRB di Propinsi Sumatera Utara.

4. Karena yaitu 40,3 > 5,79, maka atau . Hal ini berarti pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran pemerintah, dan pembentukan modal tetap bruto mempengaruhi PDRB di Propinsi Sumatera Utara.

6.2 Saran

Penulis memberikan saran terhadap hasil penelitian yaitu peningkatan pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran pemerintah, dan pembentukan modal tetap bruto tidak perlu ditingkatkan untuk meningkatkan PDRB di Propinsi Sumatera Utara, namun faktor lain yang mempengaruhi dapat terus ditingkatkan.

DAFTAR PUSTAKA

[USU] Universitas Sumatera Utara, FMIPA, 2013. Panduan Tata Cara Penulisan Skripsi dan Tugas Akhir. FMIPA USU, Edisi Kedua, Medan.

Algifari. 2000. Analisis Regresi Teori, Kasus dan Solusi, Edisi Kedua, BPFE. Gio, Prana Ugiana.2013. Aplikasi Statistika Dalam SPSS. Medan: USU Press. Sirojuzilam. 2008. Disparitas Ekonomi dan Perencanaan Regional. Pustaka

Bangsa Press

Sudarmanto.2005. Analisis Regresi Linier Berganda Dengan SPSS. Graha Ilmu. Yogyakarta

Sudjana,M.A. M.Sc.2005. Metode Statistika. Edisi keenam. Bandung: Tarsito. Sukirno, Sadono. 2006. Ekonomi Pembangunan. Jakarta: Kencana

Sumatera Utara Dalam Angka 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013. Sumatera Utara: BPS

Todaro, Michael P. 2000. Pembangunan Ekonomi. Jakarta: Bumi Aksara Website: http://sumut.bps.go.id/ di akses tanggal 25 April 2014