commit to user 44
standar yang besar sehingga koefisien tidak dapat diukur dengan ketepatan tinggi.
Multikolinearitas adalah adanya suatu hubungan linear yang sempurna mendekati sempurna antara beberapa atau semua variabel
bebas. Multikolinearitas merupakan suatu masalah yang sering muncul dalam ekonomi karena dalam ekonomi, sesuatu tergantung pada sesuatu
yang lain everything depends on everything else. Multikolinearitas dapat diketahui dengan melakukan pengujian dengan metode auxillary
regression yang diambil dari Klien’s rule of thumb Damodar Gujarati, 2003, yaitu nilai R
2
a awal pada regresi antara variabel dependen dengan semua variabel bebas dibandingkan dengan nilai R
2
pada regresi antara variabel bebas yang satu dengan variabel bebas lainnya. Jika R
2
awal R
2
maka ketiga variabel memang layak atau berguna untuk dimasukkan ke dalam model.
b. Uji Heterokedastisitas
Asumsi dari model regresi linier klasik adalah kesalahan penggangu mempunyai variasi yang sama. Apabila asumsi tersebut
tidak terpenuhi maka akan terjadi heteroskedastisitas, yaitu suatu keadaan dimana variasi dari kesalahan penggangu tidak sama untuk
semua nilai variabel bebas. Terdapat beberapa metode yang dipergunakan untuk mendeteksi heteroskedastisitas dalam model
empiris yaitu Uji Park, Uji Glejser, Uji white, Uji LM ARCH dan Uji Breusch Pagan–Godfeg. Pengujian heteroskedastisitas dalam penelitian
commit to user 45
ini akan menggunakan uji Park. Kriteria pengujian Yaitu dengan membandingkan nilai t
hitung
dengan t
tabel
. Apabila t
hitung
t
tabel
maka tidak ada masalah heterokesdasitas.
c. Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah suatu keadaan dimana kesalahan variabel penggangu pada suatu periode tertentu berkorelasi dengan kesalahan
penggangu periode lain. Asumsi ini untuk menegaskan bahwa nilai variabel dependen hanya diterangkan secara sistematis oleh variabel
independen dan bukan oleh variabel gangguan Gujarati, 1995. Untuk menilai apakah model dalam penelitian terdapat masalah
autokorelasi atau tidak, maka digunakan pengujian dengan metode Durbin-Watson test.
Gambar 3.3 Daerah Ho Diterima dan Ditolak uji Autokorelasi Durbin-
Watson
Ragu- Ragu- ragu ragu
Autokore- Tidak ada Autokore- Lasi + Autokorelasi lasi -
0 dl du 2 4-du 4-dl 4
Hipotesis untuk menguji ada tidaknya autokorelasi adalah : Ho : tidak ada serial autokorelasi baik positif maupun negatif.
commit to user 46
Untuk menguji hipotesis nol tidak ada autokorelasi, terdapat tabel Durbin-Watson DW, dengan kriteria hasil perhitungan DW
statistik dibandingkan dengan table DW, sebagai berikut: Jika d dL = Menolak Ho
Jika du d 4-du = tidak menolak Ho Jika dL
≤ d ≤ du atau 4-du ≤ d ≤ 4-dL = pengujian tidak meyakinkan inconclusive
commit to user 47
BAB IV PEMBAHASAN DAN HASIL
A. Gambaran Umum
1. Kota Surakarta
a. Letak Geografis
Wilayah Kota Surakarta atau yang lebih dikenal dengan “Kota Solo” merupakan salah satu kota besar di Provinsi Jawa Tengah
yang menunjang kota-kota lainnya, seperti Semarang maupun Yogyakarta. Kota Surakarta merupakan wilayah dataran rendah
dengan ketinggian kurang lebih 92 meter dari permukaan laut dan luas wilayah 44,06 km
2
, yang terletak pada 110° 45° 15˝ sd 110°
45° 35˝ Bujur Timur, dan antara 7° 36° sd 7° 56° Lintang Selatan.
Kota Surakarta berbatasan dengan Kabupaten Boyolali di sebelah utara, Kabupaten Karanganyar di sebelah timur, dan di sebelah
selatan dan barat berbatasan dengan Kabupaten Sukoharjo.
b. Kependudukan
Keadaan penduduk Kota Surakarta, berdasarkan pada perhitungan Badan Pusat Statistik BPS pada tahun 2008 tercatat
sebesar 514.948 jiwa. Berdasarkan pengamatan dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2008 jumlah penduduk di Kota Surakarta
mengalami peningkatan dan penurunan. Perubahan jumlah penduduk paling mencolok terjadi pada tahun 2002 dan 2003, terlihat bahwa
47
