BAB 4
ANALISIS DATA
4.1 Menentukan Model Persamaan Regresi Linier Berganda
Data yang akan diolah dalam Tugas akhir ini adalah data skunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik BPS mengenai produk Domestik Regional Bruto PDRB
untuk kabupaten Dairi. Adapun data yang akan dianalisis adalah sebagai berikut:
Tabel 4.1 Data produk Domestik Regional Bruto Kabupaten Dairi Menurut Lapangan Usaha Atas Dasar Harga Berlaku
Tahun Total Keseluruhan
PDRB Lapangan Usaha
Pertanian Listrik, gas dan
air bersih Perdagangan,
hotel dan restoran 2000
11,92 11,96
16,01 18,90
2001 13,77
13,31 20,43
20,22 2002
12,82 11,77
16,49 18,65
2003 12,29
11,26 13,92
17,09 2004
12,29 10,35
11,19 17,71
2005 12,11
8,85 12,63
17,10 2006
10,82 6,67
8,73 16,34
2007 12,04
8,33 7,67
17,05 2008
8,97 6,91
4,71 9,56
2009 8,86
6,73 5,14
10,08 Sumber : Badan Pusat Statistika Provinsi Sumatra Utara
Untuk memudahkan proses analisa, maka untuk seluruh variabel dilambangkan dengan :
Y
i
: Total Keseluruhan Produk Domestik Regional Bruto PDRB X
1
: Nilai PDRB dari sektor pertanian X
2
: Nilai PDRB dari sektor listrik, gas, dan air bersih X
3
: Nilai PDRB sektor perdagangan, hotel, dan restoran.
Tabel 4.2 : Data Produk Domestik Regional Bruto Kabupaten. Dairi Menurut Lapangan Usaha Atas Dasar Harga Berlaku.
Tahun Y
i
Variabel bebas X
1
X
2
X
3
2000 11,92
11,96 11,96
11,96 2001
13,77 13,31
13,31 13,31
2002 12,82
11,77 11,77
11,77 2003
12,29 11,26
11,26 11,26
2004 12,29
10,35 10,35
10,35 2005
12,11 8,85
8,85 8,85
2006 10,82
6,67 6,67
6,67 2007
12,04 8,33
8,33 8,33
2008 8,97
6,91 6,91
6,91 2009
8,86 6,73
6,73 6,73
Jumlah 115,89
96,14 96,14
96,14
Hubungan antara variabel-variabel bebas terhadap variabel tak bebas dapat terlihat melalui persamaan penduga untuk regresi linier berganda. Persamaan
penduga tersebut, yaitu :
Untuk menentukan koefisien-koefisien regresi tersebut , maka dibutuhkan
beberapa tabel untuk nilai- nilai n,
Nilai-nilai tersebut dapat dilihat dalam tabel berikut ini:
Tabel 4.3 Pemfaktoran harga
11,92 11,96
16,01 18,9
142,0864 143,0416
256,3201 13,77
13,31 20,43
20,22 189,6129
177,1561 417,3849
12,82 11,77
16,49 18,65
164,3524 138,5329
271,9201 12,29
11,26 13,92
17,09 151,0441
126,7876 193,7664
12,29 10,35
11,19 17,71
151,0441 107,1225
125,2161 12,11
8,85 12,63
17,1 146,6521
78,3225 159,5169
10,82 6,67
8,73 16,34
117,0724 44,4889
76,2129 12,04
8,33 7,67
17,05 144,9616
69,3889 58,8289
8,97 6,91
4,71 9,56
80,4609 47,7481
22,1841 8,86
6,73 5,14
10,08 78,4996
45,2929 26,4196
115,89 96,14
116,92 162,7
1365,787 977,882
1607,77
Sambungan tabel 4.3
X
3 2
X
1
.Y X
2
.Y X
3
.Y X
1
.X
2
X
1
.X
3
X
2
.X
3
357,21 142,5632
190,8392 225,288
191,4796 226,044
302,589 408,8484
183,2787 281,3211
278,4294 271,9233
269,1282 413,0946
347,8225 150,8914
211,4018 239,093
194,0873 219,5105
307,5385 292,0681
138,3854 171,0768
210,0361 156,7392
192,4334 237,8928
313,6441 127,2015
137,5251 217,6559
115,8165 183,2985
198,1749 292,41
107,1735 152,9493
207,081 111,7755
151,335 215,973
266,9956 72,1694
94,4586 176,7988
58,2291 108,9878
142,6482 290,7025
100,2932 92,3468
205,282 63,8911
142,0265 130,7735
91,3936 61,9827
42,2487 85,7532
32,5461 66,0596
45,0276 101,6064
59,6278 45,5404
89,3088 34,5922
67,8384 51,8112
2762,701 1143,567
1419,708 1934,726
1231,08 1626,662
2045,523
Dari tabel 4.3 diperoleh :
=115,89 =1363,787
=96,14 =977,882
=116,92 =1607,77
=162,7 =2762,7012
=1143,367 =1231,08
=1419,708 =1626,662
=
1934,726 =2045,523
=10
Harga-harga perkalian antar variabel kemudian disusun ke dalam persamaaan, untuk mendapatkan harga koefisien regresi
Dengan persamaan diatas kita subtitusikan nilai-nilai yang bersesuaian sehingga diperoleh persamaan:
115,89 = 10
+ 96,14 + 116,92
+ 162,7
1143,567 = 96,14
+ 977,882 + 1231,08
+ 1626,662
1419,708 =116,92
+ 1231,08 + 1607,77
+ 2045,523
1934,726 =162,7
+ 1626,662 + 2045,523
+ 2762,7012
Dengan mensubsitusikan persamaan diatas, maka didapat koefisien:
=
3,316
=
0,352
=
-0,116
=
0,392
Setelah mendapat harga-harga koefisien regresi, maka dapat ditentukan persamaannya yaitu:
3,316 0,352 0,116
0,392
4.2 Analisis Residu
Kategori