Dari nilai Durbin- Watson tabel pada α = 5 di dapat hasil Durbin-watson
tabel sebagai berikut :
K=3 D-W-hit = 1,126
Dl Du
8 0.368 2.287
4-dl 3.632 4-du
1.713
Kriteria pengambilan keputusan :
Dengan demikian maka hipotesis bahwa model persamaan regresi dengan metode GLS Cross Section Weights tidak ada autokorelasi dapat diterima,
dengan tingkat kepercayaan 95 persen.
4.6.10.2. Multikolinierity
Yang dimaksud dengan multicolonierity ialah situasi adanya korelasi variabel-variabel bebas diantara satu dengan lainnya varibel bebas tidak
orthogonal, maksudnya variabel bebas yang nilai korelasi diantara sesamanya sama dengan nol.
Autokorelasi ? Tidak ada ? Autokorelasi Positif
Autokorelasi
Negatif
368 ,
=
L
d 287
, 2
U
d 2
713 ,
1 4
= −
U
d
632 ,
3 4
= −
L
d
4 Sumber : Prapto, 2004
0,765
Universitas Sumatera Utara
Metode Koutsoyiannis melakukan regresi dependent variabel atas setiap variabel bebas yang terkandung dalam suatu model regresi yang diuji. Kemudian
dari hasil regresi ini, kita pilih salah satu model regresi yang secara apriori dan statistik paling meyakinkan regresinya disebut elementary regression.
Hasil pengolahan data dengan menggunakan program Eviews dapat nilai koefisien correlations variabel bebas sebagai berikut :
Tabel 4.13. Nilai Koefisien Korelasi Variabel, Provinsional Share PVS, Jumlah Penduduk Miskin JPM, Indeks Location Quotient
LQ, Propostional Shift PS dan Differential Shift DS
Correlation PVS
JPM LQ
PS DS
PVS 1.0000
JPM -0.1511
1.0000 LQ
-0.8711 0.1139
1.0000 PS
1.0000 -0.1511
-0.8711 1.0000
DS -0.9990
0.1195 0.8766
-0.9990 1.0000
Sumber : Hasil pengolahan Eviews, Tahun 2012, Lampiran-17.
Dari tabel diatas dapat dijelaskan bahwa korelasi antar variabel bebas yang digunakan dalam persamaan regresi antara JPM dengan PVS sebesar -0,1511,
JPM dengan LQ sebesar 0,1139 dan PS dengan JPM sebesar -0,1151 menunjukkan bahwa korelasi antara variabel bebas tidak sempurna dengan kata
lain bahwa asumsi multikolinierity model persamaan regresi tersebut di tolak. Dengan demikian koefisien regresi dapat menunjukkan pengaruh murni dari
variable independen dalam model regresi tersebut.
4.6.10.3. Uji Normalitas
Untuk mendeteksi apakah residualnya berdistribusi normal atau tidak
dengan membandingkan nilai Jarque Bera JB dengan
2
X tabel, sebagai berikut :
c. Jika nilai JB
2
X tabel, maka residualnya tidak normal.
d. Jika nilai JB
2
X tabel, maka residualnya berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
Analisis hasil eviews JB pada tabel berikut :
Tabel 4.14. Nilai Mean, Median, Maximum, Std. Deviasi, Skewnes, Kutosis, Jarque-Berra dan Probabilitas Uji Normalitas Model Regresi
Potensi Ekonomi Kab. Samosir, Tahun 2003-2010
RESID1 RESID2
RESID3 RESID4
RESID5 RESID6
RESID7 RESID8
RESID9
Mean 1839.26
-79.36 -54.33
-76.08 -67.43
150.03 -50.68
-26.36 395.95
Median -135606.92
-960.65 -3034.59
-531.39 -2428.30
-25702.55 -3406.38
-1996.44 -49583.52
Maximum 925889.72 25879.82 19368.20 24812.61 21965.62 114270.70 17668.82 24079.60 238437.43
Minimum -643419.11 -26263.74 -14316.20 -24919.03 -21449.27
-64315.92 -14566.50 -17865.15 -137434.15 Std. Dev.
646036.80 18126.91 13921.61 17404.81 15632.95 64625.34 13547.73 13807.50 146881.69
Skewness 0.34
0.21 0.28
0.21 0.18
0.71 0.25
0.43 0.54
Kurtosis 1.50
2.00 1.44
1.97 1.79
2.08 1.38
2.20 1.76
Jarque-Bera 0.90
0.39 0.92
0.41 0.53
0.95 0.96
0.46 0.91
Probability 0.64
0.82 0.63
0.81 0.77
0.62 0.62
0.79 0.63
Observations 8
8 8
8 8
8 8
8 8
Sumber : Hasil pengolahan Eviews, Tahun 2012
Dari tabel JB diatas dimana nilai JB
2
X tabel dengan nilai
2
X tabel
sebesar 5,99 pada α = 5 adalah JB1, JB3, JB6, JB7 dan JB9, ini artinya bahwa model persamaan regresi untuk lapangan usaha pertanian, industri, perdagangan,
hotel dan restoran, pengangkutan dan komunikasi dan jasa-jasa residualnya tidak normal dengan kata lain variabel bebas untuk sektor pertanian, industri,
perdagangan, hotel dan restoran, pengangkutan dan komunikasi dan jasa-jasa berpengaruh nyata terhadap variabel pendapatan perkapita.
Sedangkan nilai JB
2
X tabel dengan nilai
2
X tabel sebesar 5,99 pada α = 5
adalah JB2, JB4, JB5 dan JB8, ini artinya bahwa model persamaan regresi untuk lapangan usaha pertambangan dan penggalian, listrik, gas dan air minum,
bangunan dan lembaga bank dan nonbank residualnya normal dengan kata lain variabel bebas lapangan usaha pertambangan dan penggalian, listrik, gas dan air
Universitas Sumatera Utara
minum, bangunan dan lembaga bank dan nonbank tidak berpengaruh nyata terhadap variabel pendapatan perkapita.
4.6.10.4. Heteroskedastisitas 4.6.10.4.1. Uji White
Apabila nilai
2
X hitung nilai Obs R squared nilai
2
X tabel 7,814
dengan derajat kepercayaan α = 2,5 , maka untuk no cross terms dapat disimpulkan model persamaan regresi adalah model heteroskedastisitas,
sebaliknya jika nilai
2
X hitung nilai Obs R squared nilai
2
X tabel 7,814
dengan derajat kepercayaan α = 5 , maka untuk no cross terms dapat disimpulkan model persamaan regresi adalah tidak mengandung
heteroskedastisitas. Hasil pengolahan dengan menggunakan Eviews diperoleh nilai Obs R
squared masing-masing sektor sebagai berikut :
Tabel 4.15. Uji Heteroskedastisitas dengan White Test no cross terms Persamaan regresi menurut Lapangan Usaha Kabupaten
Samosir, Tahun 2003-2010
White Heteroskedasticity Test: 1. Sektor Pertanian
F-statistic 0.850079 Probability
0.680256 ObsR-squared
6.688627 Probability 0.350605
2. Sektor Pertambangan dan Penggalian F-statistic
0.427738 Probability 0.822871
ObsR-squared 5.756859 Probability
0.450971 3. Sektor Industri
F-statistic 15.79657 Probability
0.190257 ObsR-squared
7.916475 Probability 0.244287
4. Sektor Listrik, gas dan air minum F-statistic
3914.479 Probability 0.012234
ObsR-squared 7.999659 Probability
0.238128 5. Sektor Bangunan
F-statistic 1.214339 Probability
0.600861 ObsR-squared
7.034520 Probability 0.317667
6. Sektor Perdagangan, hotel dan restoran
Universitas Sumatera Utara
F-statistic 11.83967 Probability
0.218877 ObsR-squared
7.888948 Probability 0.246353
7. Sektor Pengangkutan dan Komunikasi F-statistic
118.8059 Probability 0.070113
ObsR-squared 7.988793 Probability
0.238926 8. Sektor Bank dan Non Bank
F-statistic 0.978861 Probability
0.648850 ObsR-squared
6.836053 Probability 0.336276
9. Sektor Jasa-jasa F-statistic
8.377304 Probability 0.258490
ObsR-squared 7.843945 Probability
0.249761 Sumber : Hasil pengolahan Eviews, Tahun 2012
Nilai
2
X hitung nilai Obs R squared nilai
2
X tabel adalah pada model persamaan regresi sektor industri, listrik, gas dan air minum, perdagangan, hotel
dan restoran, sektor pengangkutan dan komunikasi dan sektor jasa-jasa dengan nilai ObsR-Squared masing-masing sebesar 7,916, 7,999, 7,888, 7,988 dan 7,843
dari nilai
2
X tabel sebesar 7,814, ini artinya bahwa model persamaan sektor tersebut mengandung heteroskedastisitas.
Nilai
2
X hitung nilai Obs R squared nilai
2
X tabel adalah pada model
persamaan regresi sektor pertanian, pertambangan dan penggalian, sektor bangunan dan sektor bank dan nonbank dengan nilai masing-masing sebesar
6,688, 5,757, 7,035 dan 6,836 7,814, ini berarti bahwa model regresi pada persamaan sektor tersebut bisa dipergunakan untuk memprediksi nilai-nilai
koefisien regresi.
4.6.11. Koefisien Determinasi
