4.3.1.2. Uji Hipotesis Secara Parsial Sektor Industri
Analisis ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh antara variabel bebas Tingkat Inflasi X
1
, Pertumbuhan Ekonomi X
2
, dan Pendapatan Perkapita X
3
,. Hasil penghitungan tersebut dapat dilihat dalam analisis sebagai berikut :
Tabel 10 : Hasil Analisis Variabel Tingkat Inflasi X
1
, Pertumbuhan Ekonomi X
2
, dan Pendapatan Perkapita X
3
Variabel , terhadap Sektor
Industri. Koefisien
Regresi t hitung
t table r
2
Parsial Tingkat Inflasi X1
-112628 -1,191
2,201 0,114
Pertumbuhan Ekonomi X2 -473684
-1,278 2,201
0,129 Pendapatan Perkapita X3
10,392 33,151 2,201
0,990 Variabel terikat : Sektor Industri
Konstanta : 3773635 Koefisien Korelasi R : 0,995 R
2
: 0,991 Sumber: Lampiran 3
Selanjutnya untuk melihat ada tidaknya pengaruh masing- masing variabel terhadap variable terikatnya, dapat dianalisa melalui uji
t dengan ketentuan sebagai berikut :
a Pengaruh secara parsial antara Tingkat Inflasi X
1
Langkah-langkah pengujian :
terhadap Sektor Industri Y
i. Ho :
β
1
Hi : β
= 0 tidak ada pengaruh
1
ii. α = 0,05 dengan df = 11
≠ 0 ada pengaruh
iii. t hitung =
β Se
β
1 1
= -1,191 iv.
level of significani = 0,052 0,025 berarti t tabel sebesar 2,20 v.
pengujian Gambar 10
Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial Faktor Tingkat Inflasi X
1
Sektor Industri Y terhadap
Sumber
Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar -1,191 t-tabel sebesar -2,201 Ho diterima dan Ha ditolak, pada level
signifikan 5 , sehingga secara parsial Faktor Tingkat Inflasi X : lampiran 3
1
tidak berpengaruh secara nyata dan negatif terhadap Sektor Industri Y. Hal ini didukung juga dengan nilai signifikansi dari Tingkat
Inflasi X
1
Nilai r sebesar 0,259 yang lebih besar dari 0,05.
2
parsial untuk variabel Tingkat Inflasi sebesar 0,114 yang artinya bahwa Tingkat Inflasi X
1
secara parsial mampu menjelaskan variabel terikat Sektor Industri Y sebesar 11,4 ,
sedangkan sisanya 88,6 tidak mampu dijelaskan oleh variabel tersebut.
2,201 -2,201
Daerah Penerimaan Ho Daerah Penolakan Ho
Daerah Penolakan Ho
-1,191
b Pengaruh secara parsial antara Pertumbuhan Ekonomi X
2
Langkah-langkah pengujian :
terhadap Sektor Industri Y
i. Ho :
β
2
Hi : β
= 0 tidak ada pengaruh
2
ii. α = 0,05 dengan df = 11
≠ 0 ada pengaruh
iii. t hitung =
β Se
β
2 2
= - 1,278 iv.
level of significani = 0,052 0,025 berarti t tabel sebesar 2,201 v.
pengujian
Gambar 11 Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial Faktor Pertumbuhan Ekonomi X
2
terhadap Sektor Industri Y
Sumber
Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar -1,278 t tabel sebesar -2,201 maka Ho diterima dan Ha di tolak, pada
level signifikan 5 , sehingga secara parsial Faktor Pertumbuhan Ekonomi X
: Lampiran 3
2
tidak berpengaruh secara nyata negatif terhadap Sektor Industri Y.hal ini didukung juga dengan nilai signifikansi
dari Pertumbuhan Ekonomi X
2
sebesar 0,228 yang lebih besar dari 0,05.
Daerah Penerimaan Ho Daerah Penolakan Ho
Daerah Penolakan Ho
-2,288 2,201
- 1,278
Nilai r
2
parsial untuk variabel Pertumbuhan Ekonomi sebesar 0,129 yang artinya bahwa Pertumbuhan Ekonomi X
2
c Pengaruh secara parsial antara Pendapatan Perkapita X
secara parsial mampu menjelaskan variabel terikat Sektor Industri Y sebesar 12,9, sedangkan sisanya 87,1 tidak mampu
dijelaskan oleh variabel tersebut.
3
Langkah-langkah pengujian :
terhadap Sektor Industri Y
i. Ho :
β
3
Hi : β
= 0 tidak ada pengaruh
3
ii. α = 0,05 dengan df = 11
≠ 0 ada pengaruh
iii. t hitung =
β Se
β
3 3
= 33,151 iv.
level of significani = 0,052 0,025 berarti t tabel sebesar 2,201 v.
pengujian Gambar 12
Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial Pendapatan Perkapita X
3
terhadap Sektor Industri Y
Sumber
Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar 33,151 t tabel sebesar 2,201 maka Ho ditolak dan Ha diterima, pada
level signifikan 5 , sehingga secara parsial Faktor Pendapatan : Lampiran 3
2,201 33,151
- 2,201 Daerah Penerimaan
Ho Daerah Penolakan
Ho Daerah Penolakan
Ho
Perkapita X
3
berpengaruh secara nyata positif terhadap Sektor Industri Y.hal ini didukung juga dengan nilai signifikansi dari
Pendapatan Perkapita X
3
Nilai r sebesar 0,000 yang lebih kecil dari
0,05.
2
parsial untuk variabel Pendapatan Perkapita sebesar 0,990 yang artinya Pendapatan Perkapita X
3
Kemudian untuk mengetahui variabel mana yang berpengaruh paling dominan empat variabel bebas terhadap Sektor
Industri : Tingkat Inflasi X secara parsial
mampu menjelaskan variabel terikat Sektor Industri Y sebesar 99 , sedangkan sisanya 1 tidak mampu dijelaskan oleh variabel
tersebut.
1
, Pertumbuhan Ekonomi X
2
, dan Pendapatan Perkapita X
3
dapat diketahui dengan melihat koefisien determinasi parsial yang paling besar, dimana dalam
perhitungan ditunjukkan oleh variabel Pendapatan Perkapita dengan koefisien determinasi parsial r
2
sebesar 0,990 atau sebesar 99 .
4.3.1.3. Uji Hipotesis Secara Simultan Sektor Perdagangan