Tabel 3.2. Uji Statistik Durbin Watson Nilai statistik d
Hasil
0 d d
L
Menolak H ; ada autokorelasi positif
d
L
≤ d ≤ d
U
Daerah keragu-raguan; tidak ada keputusan d
U
≤ d ≤ 4 - d
U
Menerima H ; tidak ada autokorelasi
4 - d
U
≤ d ≤ 4 - d
L
Daerah keragu-raguan; tidak ada keputusan 4 - d
L
≤ d ≤ 4 Menolak H
; ada autokorelasi negative Sumber: Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya, Agus Widarjono 2009
Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi dapat dilakukan uji Durbin Watson DW, yaitu dengan membandingkan nilai Durbin Watson dari model
dengan DW-tabel. Walaupun uji otokorelasi DW mudah dilakukan, namun uji ini mengadung beberapa
kelemahan yaitu uji DW hanya berlaku jika variabel independen bersifat random atau stokastik. Kedua, uji DW hanya berlaku jika hubungan otokorelasi antar residual
dalam order pertama atau autoregresif order pertama disingkat AR 1. Ketiga, model ini tidak dapat digunakan dalam kasus rata-rata bergerak dari residual yang lebih
tinggi. Berdasarkan kelemahan diatas, maka Breusch dan Godfrey mengembangkan uji
autokorelasi yang lebih umum dan dikenal dengan uji LM atau LM-Test. Jika nilai Chi-Squares hitung lebih kecil dari nilai kritisnya, maka kita menerima hipotesis nol.
Artinya model tidak mengandung unsur autokorelasi karena semua nilai ρ sama dengan nol. Dan Jika nilai probabilitas lebih besar dari nilai α yang dipilih maka kita
menerima Ho yang berarti tidak ada autokorelasi.
H. Pengujian Hipotesis
1. Uji Parsial Uji t-statistik
Uji ini digunakan untuk melihat signifikansi dari pengaruh variabel independen
terhadap variabel dependen secara individual Gujarati, 2010. Digunakan uji 1 arah dengan tingkat kepercayaan 95 dengan hipotesis.
H
o
: β
1
= 0 PE tidak berpengaruh terhadap Tingkat Pengangguran di Sumatera.
H
a
: β
1
PE berpengaruh terhadap Tingkat Pengangguran di Sumatera. H
: β
2
= 0 Inflasi tidak berpengaruh terhadap Tingkat Pengangguran di Sumatera.
H
a
: β
2
Inflasi berpengaruh terhadap Tingkat Pengangguran di Sumatera. H
: β
3
= 0 Kualitas Sumber Daya Manusia tidak berpengaruh terhadap Tingkat
Pengangguran di Sumatera. H
a
: β
3
Kualitas Sumber Daya Manusia berpengaruh terhadap Tingkat Pengangguran di Sumatera.
Jika nilai t-hitung nilai t-tabel maka H ditolak atau menerima H
a
Jika nilai t-hitung nilai t-tabel maka H diterima atau menolak H
a
2. Uji F-statistik
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau
bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependenterikat Gujarati, 2010. Berikut ini adalah langkah-
langkah dalam uji-F statistik pada tingkat kepercayaan 95 dengan derajat kebebasan df 1 = k-1 dan df 2 = n-k:
H : β
1
, β
2,
β
3
= 0 Semua variabel independen tidak mampu mempengaruhi variabel dependent secara bersama-sama.
H
a
: β
1
, β
2,
β
3
0 Paling tidak salah satu koefisien regresi tidak sama dengan nol maka variabel independen mampu mempengaruhi variabel
dependent secara bersama-sama. Untuk menguji hipotesis ini digunakan F-statistik dengan kriteria pengambilan
keputusan membandingkan nilai F-hitung dengan nilai F-tabel. Jika F-hitung F-tabel, maka H
ditolak Jika F-hitung F-tabel, maka H
diterima
I. Penafsiran Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi berfungsi untuk menunjukkan seberapa baik model
yang diperoleh sesuai dengan data actual goodness of fit, mengukur berapa persentase variasi dalam peubah terikat mampu dijelaskan oleh informasi peubah
be bas. Kisaran nilai koefisien determinasi adalah 0 ≤ R
2
≤ 1. Model dikatakan semakin baik apabila nilai R
2
mendekati 1 atau 100 .
V. SIMPULAN DAN SARAN
A. Simpulan
1. Hasil penelitian membuktikan bahwa variabel pertumbuhan ekonomi
berpengaruh negatif secara statistik terhadap tingkat pengangguran, yang berarti semakin meningkatnya pertumbuhan ekonomi yang dipengaruhi
tingkat produksi atas investasi, akan meningkatkan penyerapan tenaga kerja dan hal ini akan menurunkan tingkat pengangguran di Sumatera.
2. Hasil penelitian membuktikan bahwa variabel inflasi secara teori memiliki
pengaruh negatif terhadap tingkat pengangguran di Sumatera. Phillips menggambarkan bagaimana sebaran hubungan antara inflasi dengan tingkat
pengangguran didasarkan pada asumsi bahwa inflasi merupakan cerminan dari adanya kenaikan permintaan agregat sehingga tingkat pengangguran
dapat ditekan. Namun pengaruh negatif tersebut tidak terjadi signifikan secara statistik.
3. Hasil penelitian membuktikan bahwa variabel kualitas sumber daya manusia
berpengaruh negatif secara statistik, kualitas sumber daya manusia yang dicerminkan dengan indeks pembangunan manusia menunjukkan hubungan
ketika meningkatnya kualitas sumber daya manusia akan menurunkan tingkat pengangguran di Sumatera.
B. Saran
1. Pembentukan investasi merupakan faktor penting yang bertanggung jawab
terhadap pertumbuhan dan pembangunan ekonomi di Sumatera. Investasi di Sumatera harus didorong untuk dikembangkan dalam upaya meningkatkan
kapasitas produksi dalam peningkatan pertumbuhan ekonomi. Sehingga, dengan naiknya pertumbuhan ekonomi di Sumatera dapat mengurangi
tingkat pengangguran sebelumnya. 2.
Untuk jangka panjang akan lebih baik bila inflasi diusahakan pada tingkat yang stabil sebab tingkat inflasi yang stabil akan menurunkan tingkat suku
bunga yang secara langsung kemudian akan tetap memicu banyaknya permintaan atas kredit usaha maupun konsumtif dan akan banyak sektor
usaha yang bermunculan nantinya. 3.
Pemerintah dan swasta harus lebih berperan aktif meningkatkan kualitas sumber daya manusia melalui lembaga pelatihan dan keterampilan
ketenagakerjaan, disamping itu peningkatan kualitas pendidikan perlu dioptimalkan dalam program belajar 12 tahun yang diadakan oleh
pemerintah.
