Uji StasionerUnit Root Test

Dari hasil estimasi tersebut, dalam jangka pendek tersebut dapat disimpulkan bahwa utang luar negeri berpengaruh positif dan signifikan terhadap PDB yang ditunjukan dengan nilai koefisien positif dan nilai probabilitas kurang dari 0,05. Variabel tenaga kerja berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap PDB yang ditunjukan dengan nilai koefisien yang positif dan nilai probabilitas lebih dari 0,05. Kemudian variabel ekspor berpengaruh positif dan tidak signifikan yang ditunjukan dengan nilai koefisien positif dan nilai probabilitas lebih dari 0,05. Model estimasi ECM ini terkena multikolinearitas maka perlu dilakukan koreksi dengan cara melakukan transformasi data variabel independen dan variabel dependen ke dalam bentuk first difference. Setelah itu data dihitung ulang dengan model ECM yang menggunakan variabel yang sudah di transformasikan dalam bentuk first difference, dengan hasil ECM sebagai berikut Tabel 7. Hasil Estimasi ECM Variable Coefficient Std. t-Statistic Prob. C -0.004991 0.015800 -0.315923 0.7549 DULN 0.088092 0.054788 1.607861 0.1215 DTK 2.735477 0.872585 3.134912 0.0046 DEKS 0.112251 0.102647 1.093561 0.2855 DRES-1 -1.006077 0.196223 -5.127218 0.0000 Nilai RES-1 menunjukan nilai ECT Error Correction Term, berdasarkan hasil estimasi tersebut model penelitian dengan variable utang luar negeri, tenaga kerja, dan ekspor terhadap PDB dinyatakan lolos uji ECM karena koefisien menunjukan nilai negatif dan nilai probabilitas kurang dari 0,05.

C. Uji Asumsi Klasik 1.

Uji Normalitas Ujinormalitas diperlukan untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau tidak. Pada penelitian ini uji normalitas yang dilakukan menggunakan Uji Jarque-Bera JBtest. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai Jarque-Bera sebesar 0,8345310,05 dan probabilitas sebesar 0.6588460.05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa data tersebut berdistribusi normal. Output hasil uji ini dapat dilihat pada lampiran 6.

2. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Pada awalnya terjadi multikolinearitas, kemudian data ditransformasi ke dalam bentuk first Different. Setelah dilakukan tranformasi data variabel dalam penelitian ini dianggap lolos uji multikolinearitas karena koefisien korelasi dengan nilai kurang dari 0,8 menunjukkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas.. Output hasil uji ini dapat dilihat pada lampiran 7.

3. Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas menunjukkan nilai varian dari variabel bebas yang berbeda, sedangkan asumsi yang dipenuhi dalam linear klasik adalah mempunyai varian yang samakonstanhomoskedastisitas. Pengujian masalah heteroskedasitas dilakukan dengan menggunakan uji