Hasil Estimasi Fungsi Migrasi dan Evaluasi Model
Dari model pooled didapatkan bahwa variabel RUMR tidak signifikan pada taraf nyata
α = 5 , nilai probabilitas didapatkan lebih besar dari 5 persen. Pada model pooled ini semua propinsi di Indonesia keragamanya dianggap
homogen. Ini merupakan hal yang salah karena tiap daerah atau propinsi di Indonsesia memiliki keragaman atau kondisi yang berbeda-beda. Sehingga model
ini tidak baik untuk memodelkan masalah migrasi ke Jakarta. Hasil estimasi dengan menggunakan efek tetap fixed effect dapat dilihat
dalam tabel 4.1. Dari hasil estimasi yang diperoleh, maka dapat dilakukan uji asumsi penting ekonometrika yang terdiri dari uji multikolinearitas, autokorelasi
dan heteroskedastisitas. Selain itu kita juga bisa melihat kemampuan model yang digunakan dalam menjelaskan keragaman yang terjadi. Indikasi multikolinearitas
tercermin dengan melihat hasil uji-t dan F-statistik hasil regresi. Dari statistik hasil regresi kita melihat bahwa F-statistik signifikan pada tingkat kepercayaan
95 dengan taraf nyata α = 5 dengan nilai probabilitas F-statistik sebesar
0,0000. Untuk uji signifikansi individu uji-t penulis menggunakan t-statistik dengan taraf nyata
α = 5 dengan derajat bebas 124 yang memiliki t-kritis sebesar 1,645 dan membandingkannya dengan nilai mutlak t-statistik dari hasil
estimasi fungsi migrasi. Berdasarkan hasil estimasi fungsi migrasi kita dapat melihat bahwa semua
variabel yaitu Rasio Pendapatan Domestik Regional Bruto dan Rasio Upah Minimum Regional bersifat signifikan sehingga asumsi adanya multikolinearitas
dapat diabaikan. Uji asumsi ekonometrika yang kedua adalah uji autokorelasi. Hasil estimasi fungsi migrasi dalam penelitian ini menunjukkan bahwa nilai
Durbin Watson DW sebesar 1,878 dimana dl = 1,63 dan du = 1,72 dimana du1,72 DW1,878 2 maka menurut kerangka uji identifikasi autokorelasi
Tabel 3.1. menunjukkan tidak ada autokorelasi. Langkah selanjutnya dalam mengevaluasi hasil regresi terhadap fungsi
migrasi adalah mendeteksi adanya heteroskedastisitas. Karena dalam mengestimasi model di atas diberi perlakuan cross section weights, serta White
Heteroskedasticity maka asumsi adanya heteroskedastisitas dapat diabaikan.
Nilai R-square atau koefisien determinasi 0,9996 yang menunjukkan bahwa 99,96 keberagaman migrasi penduduk ke DKI Jakarta dapat dijelaskan
oleh model. Hasil ini di dukung dengan tingginya nilai F-statistik yang signifikan pada tingkat kepercayaan 95 dan tingkat
α=5 sebesar 0,0000. Berdasarkan hasil estimasi dan evaluasi terhadap fungsi migrasi tersebut maka model ini adalah
model terbaik untuk digunakan dalam penelitian ini. Dari hasil olah data yang dilakukan dengan model random effect,
didapatkan bahwa nilai probabilitas RUMR dari model random effect lebih besar dari taraf nyata
α = 5 yaitu 84,85 persen. Hasil ini menunjukan bahwa variabel RUMR ini tidak signifikan dan berpengaruh nyata terhadap migrasi ke Jakarta.
Sehingga model ini tidak baik untuk dijadikan model migrasi ke Jakarta.