Koefisien Determinasi R Uji Parsial Uji t

4.1.6.1 Uji Likelihood

Untuk membandingkan common effect model dan fixed effect model dapat digunakan uji likelihood. Perhitungannya dapat dilihat dilampiran halaman 96. Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa nilai probabilitas cross-section chi- square sebesar 0,0000 dan signifikan pada alpha 5 sehingga dapat diputuskan bahwa model yang dipilih menggunakan fixed effect.

4.1.6.2 Uji Hausman

Untuk membandingkan fixed effect model dan random effect model digunakan Uji Hausman. Dalam Uji Hausman diketahui bahwa probabilitas cross- section random sebesar 1,0000 dan tidak signifikan pada taraf signifikansi 5, dengan demikian pengambilan keputusan model yang digunakan adalah fixed effect model.

4.1.7 Pengujian Model

Pengujian model dalam penelitian ini meliputi: uji statistik dan uji asumsi klasik. Uji statistik terdiri dari: melihat koefisien determinasi, uji t, uji F. Sedangkan uji asumsi klasik antara lain: uji multikolinearitas, uji autokorelasi dan uji heteroskedastisitas.

4.1.7.1 Uji Statistik

a. Koefisien Determinasi R

2 Koefisien determinasi merupakan suatu angka yang dapat menjelaskan sejauh mana variabel dependen dapat dijelaskan oleh variasi variabel independen. Berdasarkan pengolahan data dengan menggunakan software Eviews 7.0 dengan metode fixed effect diperoleh nilai R 2 sebesar 0,969465. Hal ini menunjukkan bahwa variabel kemiskinan dapat dijelaskan oleh variabel pengangguran, pengeluaran pemerintah dan jumlah penduduk sebesar 97 sedangkan sisanya sebesar 3 dijelaskan oleh faktor lain diluar model.

b. Uji Parsial Uji t

Uji t bertujuan untuk melihat seberapa jauh pengaruh masing-masing variabel independen secara parsial dalam menerangkan variasi variabel dependen. Berikut disajikan tabel uji t untuk melihat bagaimana pengaruh secara parsial pengangguran UPM, pengeluaran pemerintah PP, dan jumlah penduduk JP terhadap kemiskinan KM KabKota di Jawa Tengah tahun 2006-2010. Tabel 4.17 Uji t Variabel t hitung t tabel α=0,05 t hitung Prob Pengangguran 6,295533 0,0000 1.645 Pengeluaran pemerintah -25,61431 0,0000 1.645 Jumlah penduduk 1,633633 0,1046 1.645 Sumber: Data penelitian dari BPS diolah dengan program Eviews 7.0 1 Uji Parsial Uji t Variabel Pengangguran Berdasarkan tabel 4.17 diketahui bahwa t hitung untuk variabel pengangguran UPM sebesar 6,295533 dengan probabilitas 0,0000 dan signifikan pada taraf signifikansi 5. Pada taraf signifikansi tersebut dengan df=172 diperoleh nilai t tabel sebesar 1,645. Terlihat bahwa t hitung t tabel dan dapat dilihat pula nilai dari probabilitasnya 0,0000 yang lebih kecil dari taraf signifikansi 5. Hal ini menunjukkan bahwa Ho ditolak dan Ha diterima. Oleh karena itu, variabel pengangguran merupakan variabel penjelas yang signifikan berpengaruh terhadap kemiskinan KabKota di Jawa Tengah. Pengangguran yang memiliki parameter positif, hal ini sesuai dengan teori yang ada dalam penelitian ini. 2 Uji Parsial Uji t Variabel Pengeluaran Pemerintah Berdasarkan tabel 4.17 diketahui bahwa t hitung untuk variabel pengeluaran pemerintah PP sebesar -25,61431 dengan probabilitas 0,0000 dan signifikan pada taraf signifikansi 5. Pada taraf signifikansi tersebut dengan df=172 diperoleh nilai t tabel sebesar 1,645. Terlihat bahwa t hitung t tabel dan dapat dilihat pula nilai dari probabilitasnya 0,0000 yang lebih kecil dari taraf signifikansi 5. Hal ini menunjukkan bahwa Ho ditolak dan Ha diterima. Oleh karena itu, variabel pengeluaran pemerintah merupakan variabel penjelas yang signifikan berpengaruh terhadap kemiskinan KabKota di Jawa Tengah. Pengeluaran pemerintah yang memiliki parameter negatif, hal ini sesuai dengan teori yang ada dalam penelitian ini. 3 Uji Parsial Uji t Variabel Jumlah Penduduk Berdasarkan tabel 4.17 diketahui bahwa t hitung untuk variabel jumlah penduduk JP sebesar 1,633633 dengan probabilitas 0,1046 dan tidak signifikan pada taraf signifikansi 5. Pada taraf signifikansi tersebut dengan df=172 diperoleh nilai t tabel sebesar 1,645. Terlihat bahwa t hitung t tabel selain itu dapat dilihat pula probabilitasnya 0,1046 yang lebih besar dari taraf signifikansi 5. Hal ini menunjukkan bahwa Ha ditolak dan Ho diterima. Oleh karena itu, variabel jumlah penduduk merupakan variabel penjelas berpengaruh tidak signifikan terhadap kemiskinan KabKota di Jawa Tengah.

c. Uji F