1.3.2 Uji Signifikansi Simultan Uji F
Uji F
Fisher
digunakan untuk menguji signifikansi model regresi. yaitu untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh semua variabel bebas jumlah
penduduk dan pengangguran secara bersama-sama terhadap kemiskinan di Jawa Tengah. Apabila nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05
p
0,05 maka model regresi signifikan secara statistik. Analisis regresi dilakukan dengan menggunakan
Eviews
5.
Tabel 4.10 Nilai T-Statistik Pengaruh Jumlah Penduduk dan pengangguran terhadap
kemiskinan di Jawa Tengah Tahun 2005 – 2010.
Variabel Koefisien
regresi b konstanta
R
2
F
hitung
Sig.
Jumlah Penduduk JP
Pengangguran PG 5.54E-06
-0.517534 17.15089
0.1662 47
20,63 0.0000
0.0009
Sumber: Lampiran 1
Hasil regresi pengaruh jumlah penduduk dan pengangguran terhadap kemiskinan di Jawa Tengah tahun 2005 - 2010 yang menggunakan taraf
keyakinan 95 persen α = 5 persen, dengan
degree of freedom for numerator
dfn = 2 k-1 = 3-1 dan
degree of freedom for denominator
dfd = 208 n-k = 210-2, maka diperoleh F-tabel sebesar 3,04. Dari hasil regresi jumlah penduduk
dan pengangguran terhadap kemiskinan di Jawa Tengah tahun 2005 - 2010 diperoleh F-statistik sebesar 20,63 dan nilai probabilitas F-statistik 0,00000. Maka
dapat disimpulkan bahwa variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen Fhitung F-tabel. Berdasarkan perhitungan dengan
uji F diketahui bahwa F-hitung sebesar 20,63 F-tabel 3,04, sehingga inferensi yang diambil adalah menerima H
1
dan menolak Ho. Dengan kata lain,
hipotesis yang berbunyi “Ada pengaruh antara variabel jumlah penduduk dan pengangguran secara simultan terhadap kemiskinan”, diterima pada kepercayaan
95. 1.3.3
Uji Koefisien Determinasi Uji R
2
Koefisien determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa jauh
kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai
koefisien determinasi adalah nol dan satu. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan
variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen
memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen.
Hasil regresi pengaruh jumlah penduduk dan pengangguran terhadap
kemiskinan di Jawa Tengah tahun 2005 - 2010 diperoleh nilai R
2
sebesar 0,166247. Hal ini berarti sebesar 16,62 persen variasi kemiskinan kabupatenkota
di Jawa Tengah dapat dijelaskan oleh variasi dua variabel independennya yakni jumlah penduduk JP dan PG Pengangguran, sedangkan sisanya sebesar 83,38
persen dijelaskan oleh variabel lain di luar model. 1.4
Pembahasan 1.4.1
Pengaruh Jumlah Penduduk dan Pengangguran Terhadap kemiskinan di Jawa Tengah Tahun 2005 -2010
Dalam analisis regresi pengaruh jumlah penduduk dan pengangguran
terhadap kemiskinan di Jawa Tengah tahun 2005 - 2010, diperoleh nilai koefisien
regresi untuk setiap variabel dalam penelitian dengan persamaan sebagai berikut :
KM = 17,15 – 5,54 JP – -0,51 PG..................................4.1
Interpretasi hasil regresi pengaruh jumlah penduduk dan pengangguran terhadap kemiskinan di KabupatenKota Jawa Tengah tahun 2005
– 2010 adalah sebagai berikut:
1.4.2 Jumlah Penduduk dan Kemiskinan
Kategori