Tidak ada keputusan apabila DW atau 4 -
DW 4 - Untuk mengatasi masalah autokorelasi dapat dilakukan dengan mengakomodasi
adanya korelasi antar sisaan ini.
2. Uji Heteroskedastisitas
Suatu model dikatakan baik apabila memenuhi asumsi homoskedastisitas tidak terjadi heteroskedastisitas atau memiliki ragam konstan. Terjadinya heteroskedastisitas
dapat menyebabkan tidak tercapainya sifat BLUE Best Linear Unbiased Estimated. Untuk melihat gejala heteroskedastisitas dapat menggunakan Uji Gleijser dengan cara
memutlakkan nilai residual |u|, kemudian membuat regresi |u|= +
. Jika nilai p- value lebih besar dari taraf nyata yang digunakan maka ragam galat konstan
homoskedastisitas yang berarti model terbebas dari heteroskedastisitas.
3. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas berarti terdapat hubungan linier yang sempurna di antara beberapa atau semua variabel bebas pada model regresi. Dampak yang ditimbulkan
adalah koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir dan nilai standard error setiap parameter menjadi tak terhingga. Untuk mendeteksi adanya masalah multikolinearitas
dapat dilakukan dengan menghitung nilai VIF Variance Inflation Factor. Nilai VIF ini mengukur seberapa besar ragam dari dugaan parameter akan meningkat apabila antar
variabel bebas terdapat masalah multikolinier. Nilai VIF = 1 menunjukkan tidak ada korelasi antar variabel bebas. Jika nilai VIF tidak melebihi 10 maka dapat dikatakan
bahwa data kita terbebas dari persoalan multikolinearitas.
p d f Machine
I s a pdf w rit er t ha t produces qua lit y PDF files w it h ea se
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine.
Get yours now
Beberapa cara yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah multikolinier, antara lain dengan menambah pengamatan, menghilangkan variabel yang berkorelasi
kuat dengan peubah lain, menggunakan variabel bebas lain yang tidak berkorelasi dengan variabel bebas lain, atau dengan menggunakan teknik selain metode kuadrat
terkecil dalam pendugaan parameter seperti metode regresi komponen utama.
p d f Machine
I s a pdf w rit er t ha t produces qua lit y PDF files w it h ea se
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine.
Get yours now
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Estimasi Persamaan Model
Model estimasi dari persamaan-persamaan yang digunakan adalah sebagai berikut :
LN APS SD = 4,08 + 0,00569 LN AR + 0,0106 LN AP 4.1
LN APS SMP = 2,60 + 0,0245 LN AR + 0,0357 LN AP 4.2
LN APS SMA = 1,17 + 0,0601 LN AR + 0,0330 LN AP 4.3
LN ABH = 11,6 - 0,140 LN AR - 0,173 LN AP 4.4
Setelah mendapatkan persamaan model, kemudian dilakukan pengujian terhadap parameter estimasi tersebut. Pengujian tersebut terdiri dari uji statistik dan uji
ekonometrika.
4.1.1. Hasil Uji Statistik
Uji statistik dilakukan untuk menguji tingkat signifikansi model. Uji ini untuk mengetahui signifikansi model secara keseluruhan, signifikansi setiap variabel bebas,
dan keragaman model.
1. Uji-F
Tabel 4.1 menyajikan nilai probabilitas model pengaruh anggaran rutin dan anggaran pembangunan terhadap angka partisipasi sekolah menurut usia sekolah dan
angka buta huruf.
p d f Machine
I s a pdf w rit er t ha t produces qua lit y PDF files w it h ea se
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine.
Get yours now
