Hasil Analisis Model Regresi

5.1. Hasil Analisis Model Regresi

5.1.1. Uji Statistik

Pengujian statistik dilakukan untuk menguji koefisien determinasi (R 2 ), pengujian terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat penyerapan tenaga kerja secara bersama-sama dapat dilakukan dengan uji F-statistik, dan yang terakhir uji t- statistik yaitu uji yang dilakukan untuk menguji masing-masing variabel dalam mempengaruhi penyerapan tenaga kerja. Hasil estimasi dari fungsi regresi dapat dilihat pada Tabel 5.1.

Tabel 5.1. Hasil Estimasi Faktor-faktor yang Mempengaruhi Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Industri di Kota Bogor Tahun 1991-2005

Parameter

Variabel St-Error Probabilitas

LogU Riil

LogI Riil

LogPDRB Riil

0,0303 R-Squared = 0,996351 F-Statistik = 327,6527 R-Squared (Adj) = 0,993310 Prob (F-Statistik) = 0,000000

Sumber:Hasil olahan, Lampiran 2.

Hasil analisis regresi menunjukkan bahwa persamaan ini memiliki daya penjelas yang tinggi. Hal tersebut dapat dilihat pada nilai koefisien determinasi (R 2 ) pada

persamaan penyerapan tenaga kerja bernilai 0,996351 (99,63 %). Artinya bahwa faktor- faktor penyerapan tenaga kerja seperti Upah Riil, Investasi Riil, PDRB Riil, Jumlah persamaan penyerapan tenaga kerja bernilai 0,996351 (99,63 %). Artinya bahwa faktor- faktor penyerapan tenaga kerja seperti Upah Riil, Investasi Riil, PDRB Riil, Jumlah

Uji t-Statistik bertujuan untuk menguji tingkat signifikasi hubungan tiap masing- masing variabel bebas. Uji ini dilakukan dengan melihat nilai probabilitas dari masing- masing variabel bebas tersebut. Pada Tabel 5.1 dapat dilihat bahwa variabel Upah, Investasi, PDRB, Jumlah Unit Usaha dan Dummy Krisis berpengaruh nyata terhadap tingkat penyerapan tenaga kerja sektor industri di Kota Bogor pada taraf 5 persen ( α=5 %).

Kemudian dilakukan pengujian F-statistik untuk melihat pengaruh peubah bebas terhadap peubah tidak bebas secara keseluruhan dan untuk mengetahui apakah model penduga yang diajukan sudah layak untuk menduga parameter yang ada dalam persamaan. Uji ini dilakukan dengan melihat nilai F-statistik sebesar 327,6527 dengan probabilitas F-statistik sebesar 0,000000 yang nyata pada taraf 5 persen. Berdasarkan pengujian diatas dapat disimpulkan bahwa minimal ada salah satu variabel (Upah, Investasi, PDRB, Jumlah Unit Usaha dan Dummy Krisis) berpengaruh nyata terhadap tingkat penyerapan tenaga kerja sektor industri.

5.1.2. Uji Ekonometrika

Uji ekonometrik dilakukan untuk mengidentifikasi masalah-masalah pada OLS yaitu heteroskedastisitas, autokorelasi, dan multikolinearitas. Pengujian yang dilakukan untuk menangani masalah heteroskedastisitas yaitu dengan menggunakan uji White Heteroskedasticity Test. Persamaan penyerapan tenaga kerja yang ada pada model tidak terdapat gejala heteroskedastisitas, karena probabilitas Obs*R-Squared memiliki nilai yang lebih tinggi dari pada tingkat signifikasinya. Nilai Obs*R-Squared yaitu 0,332255 Uji ekonometrik dilakukan untuk mengidentifikasi masalah-masalah pada OLS yaitu heteroskedastisitas, autokorelasi, dan multikolinearitas. Pengujian yang dilakukan untuk menangani masalah heteroskedastisitas yaitu dengan menggunakan uji White Heteroskedasticity Test. Persamaan penyerapan tenaga kerja yang ada pada model tidak terdapat gejala heteroskedastisitas, karena probabilitas Obs*R-Squared memiliki nilai yang lebih tinggi dari pada tingkat signifikasinya. Nilai Obs*R-Squared yaitu 0,332255

Tabel 5.2. Hasil Uji Heteroskedastisitas Penyerapan Tenaga kerja Sektor Industri

0,512513 Obs*R-squared

F-statistic

1,283648 Probability

0,332255 Sumber:Hasil Olahan, Lampiran 3.

10,22915 Probability

Pengujian autokorelasi dapat dilakukan dengan menggunakan uji Breusch- Godfrey Serial Correlation LM Test. Suatu model terbebas dari masalah autokorelasi jika nilai probabilitas Obs*R-Squared dari Breusch-Godfrey serial correlation LM test lebih besar dari taraf nyata yang digunakan pada model. Nilai probabilitas Obs*R- Squared dari uji ini adalah 0,057448 dan nilai tersebut lebih besar dari pada tingkat signifikasinya yaitu pada taraf nyata 5 persen. Nilai probabilitas Obs*R-Squared 0,057448 lebih besar dari pada 0,05 maka disimpulkan bahwa pada persamaan ini tidak terdapat gejala autokorelasi.

Tabel 5.3. Hasil Uji Autokorelasi Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Industri

0,202388 Obs*R-squared

F-statistic

2,150999 Probability

0,057448 Sumber: Hasil olahan, Lampiran 3.

3,609564 Probability

Pengujian yang terakhir dilakukan ialah pengujian multikolinearitas. Pengujian multikolinearitas dilakukan dengan menggunakan uji Correlation Matrix, dimana jika nilai correlation semakin kecil atau kurang dari |0,8| maka tidak ada multikolinearitas. Berdasarkan hasil pengujian persamaan ini terdapat gejala multikolinearitas. Pada tabel correlation matrix terlihat masih ada korelasi antar variabel bebas yang nilainya lebih besar dari |0,8|, yaitu korelasi antara Upah terhadap Investasi, PDRB, dan Unit Usaha, korelasi antara Investasi terhadap Upah, PDRB dan Unit Usaha, korelasi antara PDRB Pengujian yang terakhir dilakukan ialah pengujian multikolinearitas. Pengujian multikolinearitas dilakukan dengan menggunakan uji Correlation Matrix, dimana jika nilai correlation semakin kecil atau kurang dari |0,8| maka tidak ada multikolinearitas. Berdasarkan hasil pengujian persamaan ini terdapat gejala multikolinearitas. Pada tabel correlation matrix terlihat masih ada korelasi antar variabel bebas yang nilainya lebih besar dari |0,8|, yaitu korelasi antara Upah terhadap Investasi, PDRB, dan Unit Usaha, korelasi antara Investasi terhadap Upah, PDRB dan Unit Usaha, korelasi antara PDRB

Masalah multikolinearitas dapat diatasi dengan menggunakan uji Klien. Apabila nilai korelasi antar variabel bebas tersebut tidak lebih besar dari nilai Adj R-Squared, maka tidak terdapat multikolinearitas. Pada analisis regresi ini nilai Adj R-Squared yang diperoleh adalah 0,993310, sedangkan nilai korelasi terbesar antar variabel penjelas dalam model ini adalah 0,919796 yaitu korelasi antar unit usaha terhadap upah riil. Oleh karena nilai Adj R-squared lebih besar dari nilai korelasi antar variabel bebas yaitu 0,993310 > 0,919796, maka dalam model persamaan ini dapat disimpulkan bahwa masalah multikolinearitas dapat diatasi.

Tabel 5.4. Hasil Uji Multikolinearitas Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Industri

LogU RIIL LogI RIIL LogPDRB Riil LogUU DK LogU RIIL

0,857417 0,919796 0,664678 LogI RIIL

0,905453 0,812610 0,575669 LogPDRB Riil

0,777527 0,646236 1,000000 Sumber:Hasil Olahan, Lampiran 3.

Berdasarkan ketiga uji asumsi klasik diatas, ternyata model yang digunakan terbebas dari masalah multikolinearitas, autokorelasi dan heteroskedastisitas. Oleh karena itu, model tersebut telah memenuhi kriteria ekonometrik.

5.1.3. Uji Normalitas

Uji ini dilakukan jika sampel yang digunakan kurang dari 30. Karena sampel dalam penelitian ini berjumlah 12, maka pada error term perlu dilakukan uji kenormalan, yang disebut Jarque-Bera Test. Hasil uji normalitas dapat dilihat pada

Lampiran 4. Berdasarkan Lampiran 4, nilai probabilitas (P-Value) yaitu sebesar 0,905234, sedangkan taraf nyata bernilai α = 0,05. Karena nilai P-Value (0,90) > α (0,05), maka dengan tingkat keyakinan 90 persen maka error term terdistribusi normal.