Analisis Hasil Regresi ekonomi pemb Analisis Faktor faktor yang Mempengaruhi Nilai Ouput

BAB VI ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Bab ini menguraikan dan menjelaskan semua temuan-temuan yang dihasilkan dalam penelitian dan analisis statistik disertai tabel-tabel dan diskusi. Hubungan dan pengaruh antara variabel independent terhadap variabel dependentnya akan dianalisis pada bab ini. Untuk membuktikan kebenaran hipotesis yang telah dibuat maka dilakukan pengujian dengan analisis regresi yang menggunakan metode kuadrat terkecil OLS.

6.1. Analisis Hasil Regresi

Pada penelitian ini akan dilakukan beberapa analisis yang disertai pembahasan terhadap hasil analisis regresi antara faktor-faktor yang mempengaruhi Nilai Output Industri Makanan dan Minuman di DIY jumlah tenaga kerja, pengeluaran bahan baku, dan pengeluaran sewa gedung, mesin dan alat-alat sebagai variabel independent dan Nilai Output Industri Makanan dan Minuman di DIY sebagai variabel dependent. Model ekonometrika dari penelitian ini dianalisis menggunakan Program Eviews dan model regresi log linier dengan metode OLS. Data yang ditampilkan pada tabel di bawah ini merupakan hasil regresi yang akan digunakan untuk pengujian data secara lebih lanjut sesuai dengan langkah-langkah pengujian baik secara parsial, serempak maupun pengujian gejala asumsi klasik. Analisis data penelitian ini sebelumnya diolah terlebih dahulu menggunakan metode MWD test yang dikembangkan oleh McKinnon, Whie dan Davidson tahun 1983 Modul Praktek Econometric Veiw 3.0, UII. Hal ini dilakukan untuk menentukan secara spesifik bentuk fungsi linear atau log linear yang sesuai dengan data penelitian ini. Sehingga hasil analisis dapat diperoleh secara akurat. Langkah-langkah pengujian MWD test menggunakan E-VIEW adalah sebagai berikut : 1. Persamaan secara linear Y = β + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 DM + e a. Estimasi persamaan linear di atas. b. Simpan residualnya R01=RESID. c. Dapatkan nilai F 1 F 1 =Y-R01. 2. Persamaan secara log linear LogY = Log β + β 1 Log X 1 + β 2 Log X 2 + β 3 Log X 3 + β 4 DM + e a. Estimasi persamaan log linear di atas. b. Simpan residualnya R02=RESID. c. Dapatkan nilai F 2 F 2 =LogY – R02. 3. Nyatakan niali Z 1 dan nilai Z 2 a. Cara mendapatkan nilai Z 1 - Dapatkan nilai log dari F 1 LF 1 = LogF 1 . - Dapatkan nilai Z 1 Z 1 = LF 1 -F 2 b. Cara mendapatkan Z 2 - Dapatkan nilai log dari F 2 ANTLF 2 = EXP F 2 - Dapatkan nilai Z 2 Z 2 = ANTLF 2 – F 1 4. Estimasi persamaan linear dan log linear di atas dengan menyertakan nilai Z 1 dan Z 2. • Y = β + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 DM + β 5 Z 1 + e • LogY = Logβ + β 1 LogX 1 + β 2 LogX 2 + β 3 LogX 3 + β 4 DM + β 5 Z 2 + e 5. Bandingkan nilai Z 1 dan Z 2. Jika nilai Z 1 signifikan secara statistik maka hipotesis nol H yang menyatakan bahwa model yang benar adalah bentuk linear akan ditolak. Dan jika Z 2 signifikan secara statistik maka hipotesis alternatif H i yang menyatakan bahwa model yang benar adalah log linear akan ditolak. Fungsi regresi yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan rekomendasi fungsi produksi Cobb-Douglass karena penelitian inimenggunakan lebih dari 2 variabel selain itu data penelitian ini juga telah memenuhi persyaratan dalam penggunaan fungsi Cobb-Douglass. TABEL 6.1. HASIL ANALISIS REGRESI LOG LINIER METODE OLS Variabel Koefisien Standar Error t-statistik Probabilitas C -0.822259 2.111189 -0.389477 0.7044 LOG X 1 0.844287 0.136068 6.204912 0.0001 LOG X 2 0.343410 0.123249 2.786313 0.0177 LOG X 3 -0.007734 2.048101 -0.160777 0.8752 Dummy -0.050610 0.221195 -0.228802 0.8232 R 2 = 0.976813 F-statistik = 115.8496 Keterangan : 1. data diolah 2. sumber : program Eview – metode OLS Sesuai hasil regresi tersebut menghasilkan model ekonometrika sebagai berikut : Log Y = Log β + β 1 Log X 1 + β 2 Log X 2 + β 3 Log X 3 + β 4 DM + e Log Y = -0.822259 + 0.844287 X 1 + 0.343410 X 2 - 0.007734 X 3 - 0.050610DM+ e 6.1.1. Pengujian Hipotesis secara Parsial Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh variabel independent yang digunakan terhadap variabel dependent secara individual. Jumlah observasi n = 16 Jumlah parameter k = 5 Nilai t-tabel : df = n-k = 16 – 5 =11 = 1.796 α 5 Nilai t-hitung variabel-variabel yang diuji ini diperoleh dari hasil regresi log linier dengan metode OLS. 6.1.1.1. Pengujian Koefisien β 1 Nilai t-hitung = 6.204912 Nilai t-tabel = 1.796 Pengujian koefisien β 1 menggunakan α = 5 dan hasil regresi menunjukkan probabilitas = 0.0001. Sesuai keterangan tersebut berarti t-hitung t-tabel maka Ho ditolak dan Hi diterima, probabilitas hasil regresi α yang digunakan α = 5 maka hasil pengujian signifikan. Jadi hasil tersebut sesuai dengan hipotesis dan teori yang ada bahwa nilai pengeluaran tenaga kerja berpengaruh positif dan signifikan terhadap nilai output industri makanan dan minuman di DIY. 6.1.1.2. Pengujian Koefisien β 2 Nilai t-hitung = 2.786313 Nilai t-tabel = 1.796 Pengujian koefisien β 1 menggunakan α = 5 dan hasil regresi menunjukkan probabilitas = 0.0177. Sesuai keterangan tersebut berarti t-hitung t-tabel maka Ho ditolak dan Hi diterima, probabilitas hasil regresi α yang digunakan α = 5 maka hasil pengujian signifikan. Jadi hasil tersebut sesuai dengan hipotesis dan teori yang ada bahwa pengeluaran bahan baku berpengaruh positif dan signifikan terhadap nilai output industri makanan dan minuman di DIY. 6.1.1.3. Pengujian Koefisien β 3 Nilai t-hitung = -0.160777 Nilai t-tabel = 1.796 Pengujian koefisien β 1 menggunakan α = 5 dan hasil regresi menunjukkan probabilitas = 0.8752. Sesuai keterangan tersebut berarti t-hitung t-tabel maka Ho diterima dan Hi ditolak, probabilitas hasil regresi α yang digunakan α = 5 maka hasil pengujian tidak signifikan. Jadi hasil pengujian pengeluaran sewa gedung, mesin dan alat-alat tersebut terhadap nilai output industri makanan dan minuman di DIY tidak sesuai dengan hipotesis dan teori yang ada. 6.1.1.4. Pengujian Koefisien β 4 Nilai t-hitung = -0.228802 Nilai t-tabel = 1.796 Pengujian koefisien β 1 menggunakan α = 5 dan hasil regresi menunjukkan probabilitas = 0.8232. Sesuai keterangan tersebut berarti t-hitung t-tabel maka Ho diterima dan Hi ditolak, probabilitas hasil regresi α yang digunakan α = 5 maka hasil pengujian tidak signifikan. Jadi hasil pengujian variabel dummy tersebut terhadap nilai output industri makanan dan minuman di DIY tidak sesuai dengan hipotesis dan teori yang ada. Dari pengujian secara parsial uji t masing-masing variabel tersebut dapat diketahui bahwa nilai pengeluaran tenaga kerja dan pengeluaran bahan baku mempunyai pengaruh secara nyata terhadap nilai output industri makanan dan minuman di DIY. Sedangkan variabel pengeluaran sewa gedung, mesin dan alat-alat serta variabel dummy tidak mempunyai pengaruh secara nyata terhadap nilai output industri makanan dan minuman di DIY. 6.1.2. Pengujian secara Serempak Pengujian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh secara bersama-sama variabel-variabel independent terhadap vaiabel dependent. Ho : Diduga faktor-faktor yang mempengaruhi Industri Makanan dan Minuman di DIY jumlah tenaga kerja, pengeluaran bahan baku, dan pengeluaran sewa gedung, mesin dan alat-alat secara serempak tidak mempunyai hubungan yang signifikan secara statistik dengan Nilai Outputnya. Hi : Diduga faktor-faktor yang mempengaruhi Industri Makanan dan Minuman di DIY jumlah tenaga kerja, pengeluaran bahan baku, dan pengeluaran sewa gedung, mesin dan alat-alat secara serempak mempunyai hubungan yang signifikan secara statistik dengan Nilai Outputnya. Jumlah observasi n = 16 Jumlah parameter k = 5 Nilai F-tabel : df = {k-1,n-k} = {5-1,16-5} = {4,11} α 5 = 3.36 Nilai F-hitung = 115.8496 Hasil perhitungan : F-hitung F-tabel maka Ho ditolak dan Hi diterima. Sehingga teori dapat dibuktikan secara statistik bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi Nilai Output Industri Makanan dan Minuman di DIY nilai pengeluaran tenaga kerja, pengeluaran bahan baku, dan pengeluaran sewa gedung, mesin dan alat-alat mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap nilai output industri makanan dan minuman di DIY. 6.1.3. Koefisien Determinasi R 2 Koefisien determinasi ini menunjukkan tingkat derajat keakuratan hubungan antara variabel independent dengan variabel dependent. Dari hasil regresi diperoleh nilai R 2 = 0.976813, yang berarti bahwa nilai output industri makanan dan minuman di DIY sebagai variabel dependent mampu dijelaskan oleh variabel-variabel independent yaitu jumlah tenaga kerja, pengeluaran bahan baku, dan pengeluaran sewa gedung, mesin dan alat-alat sebesar 97.6813 dan sisanya dijelaskan oleh variabel-variabel lain di luar model.

6.2. Pengujian Asumsi Klasik