138 signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi pada
α = 1 . Berikut ini hasil uji t dari masing-masing variabel bebas.
a. Pengeluaran Pemerintah
Hasil estimasi menunjukkan bahwa pengeluaran pemerintah berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi. Hal ini berarti
bahwa semakin meningkat pengeluaran pemerintah, maka pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi akan semakin tinggi. Nilai koefisien regresi
pengeluaran pemerintah sebesar 5.92E-16 berarti bahwa setiap peningkatan pengeluaran pemerintah sebesar 1 juta, maka menyebabkan
peningkatan pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi sebesar 5.92E-16 persen, ceteris paribus. Dari hasil pengujian terhadap nilai t-
statistik
diperoleh nilai 3.095077 yang lebih besar dibandingkan t-
tabel
α 5 = 2,048. Hal ini berarti bahwa variabel pengeluaran pemerintah
berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi pada tingkat keyakinan 95 persen atau
α = 5 .
b. Investasi
Hasil estimasi menunjukkan bahwa investasi berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi. Hal ini berarti bahwa semakin
meningkat investasi, maka pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi akan semakin tinggi. Nilai koefisien regresi investasi sebesar 0.293333 berarti
bahwa setiap peningkatan investasi 1 juta, maka menyebabkan peningkatan pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi sebesar 0.293333
persen, ceteris paribus. Dari hasil pengujian terhadap nilai t-
statistik
diperoleh nilai 0.293333 yang lebih besar dibandingkan t-
tabel
α 5 =
139 2,048. Hal ini berarti bahwa variabel investasi berpengaruh tidak
signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi pada tingkat keyakinan 99 persen atau
α = 1 .
c. Angkatan Kerja
Dari hasil estimasi diketahui bahwa angkatan kerja berpengaruh negatif terhadap pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi. Nilai koefisien regresi
angkatan kerja sebesar 0.557805 berarti bahwa setiap peningkatan angkatan kerja sebesar 1 jiwa, akan menyebabkan naiknya pertumbuhan
ekonomi Kabupaten Dairi sebesar 3.17E-06 persen, ceteris paribus. Hal ini berarti bahwa semakin banyak angkatan kerja, maka pertumbuhan
ekonomi Kabupaten Dairi akan semakin naik. Dari hasil pengujian terhadap nilai t-
statistik
diperoleh nilai 35.61648 yang lebih besar dibandingkan t-
tabel
α 5 = 2,048. Hal ini berarti bahwa angkatan kerja memberikan pengaruh yang signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi
Kabupaten Dairi pada tingkat keyakinan 99 persen atau α = 1 .
4.3.2. Uji Penyimpangan Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dalam penelitian ini terdiri dari multikolinieritas dan autokorelasi dan normalitas sebagai berikut.
140
a. Multikolinieritas
Untuk mendeteksi masalah multikolinearitas dilakukan dengan membandingkan nilai R
2 y.x
dengan nilai R
2 x.x
. Kriteria keputusan sebagai berikut : 1. Jika nilai R
2 y.x
R
2 x.x
, maka hipotesis yang menyatakan bahwa ada masalah multikolinearitas dalam model empiris yang digunakan tidak dapat ditolak.
2. Jika nilai R
2 y.x
R
2 x.x
, maka hipotesis yang menyatakan bahwa ada masalah multikolinearitas dalam model empiris yang digunakan ditolak.
Tabel 4.7. Hasil Estimasi Uji Multikolinieritas
Model Estimasi Nilai R
2
LPDRB = fG, I, AK
0.999314 G
= f I, AK 0.914220
I = f G, AK
0.895037 AK
= f G, I 0.965258
Sumber : Data diolah Lampiran 3.
Nilai R
2 LPDRB, LG, LI, LAK
lebih tinggi dari nilai R
2 LG, LI, LAK
; nilai R
2 LI, LG,
LPAK
dan nilai R
2 LAK, LI, LG
, maka dalam model empiris tidak ditemukan adanya multikolinieritas.
b. Autokorelasi
Untuk mendeteksi adanya autokorelasi dalam model penelitian ini dilakukan melalui uji Lagrange Multiplier Test LM Test, yaitu dengan
membandingkan nilai X² hitung dengan X² tabel, dengan kriteria penilaian sebagai berikut :
141 1. Jika nilai X
2
hitung X
2
tabel, maka hipotesis yang menyatakan bahwa tidak ada autokorelasi dalam model empiris yang digunakan, ditolak.
2. Jika nilai X
2
hitung X
2
tabel, maka hipotesis yang menyatakan bahwa tidak ada autokorelasi dalam model empiris yang digunakan, tidak dapat ditolak.
Uji autokorelasi dengan LM Test sebagai berikut.
Tabel 4.8. Hasil Estimasi Uji Autokorelasi dengan LM Test
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic
5.570413 Probability 0.059911
ObsR-squared 9.323834 Probability
0.055578
Sumber: Data diolah Lampiran 3.
Hasil uji LM test di atas menunjukkan bahwa besarnya nilai X
2 hitung
ObsR-squared = 9.323834 dengan X
2 tabel
9 α 5 = 16,92 yang berarti bahwa
X
2 hitung
X
tabel
, dengan demikian hipotesis nol Ho yang menyatakan bahwa tidak ada autokorelasi tidak dapat ditolak. Artinya dalam model yang diestimasi
tersebut tidak mengandung korelasi serial autokorelasi antar faktor pengganggu error term. Hal ini menunjukkan bahwa ada tidak korelasi antara data dengan
data sebelumnya.
C. Uji Normalitas Jarque-Bera Test
Uji ini dilakukan untuk mengetahui normal tidaknya faktor pengganggu µi yang dapat diketahui melalui uji J-B Test. Uji menggunakan hasil estimasi
residual dan Chi-square probability distribution. Berikut ini hasil estimasi yang dilakukan dengan uji J-B Test.
142
Tabel 4.9. Hasil Estimasi Uji Normalitas
Series : Residuals Sample: 2004:1 2011:4
Observations : 32
Jarque-Bera 1.551154
Probability 0.460438
Sumber : Lampiran 5
Berdasarkan hasil estimasi uji J-B Test, diperoleh probability JB sebesar
0.460438 atau 46 persen lebih besar daripada
α = 5 persen, maka H0 diterima. Hal ini berarti bahwa hipotesis yang menyatakan model empiris yang digunakan
mempunyai residual atau faktor pengganggu yang berdistribusi normal tidak dapat ditolak.
4.4. Pembahasan 4.4.1. Pengeluaran Pemerintah