Inflasi Upah Minimum Kota UMK

Apabila koefisien parameter dari persamaan regresi tersebut signifikan secara statistik, berarti didalam data terdapat masalahh heterokedastisitas. Sebaliknya, jika tidak signifikan, maka asumsi heterokedastisitas pada data dapat diterima.

G. Metode Analisis Data

Dalam penelitian ini, untuk menganalisis permasalahan data yang telah ditetapkan, penulis menggunakan metode regresi Data Panel. Analisis regresi data panel merupakan analisis regresi dengan struktur data yang berbentuk data panel, yaitu kombinasi antara data runtut waktu times series dengan beberapa tempat crossing. Penggunaan data panel dalam sebuah observasi mempunyai beberapa keuntungan, diantaranya yaitu data panel yang merupakan gabungan dua data time series dan cross section mampu menyediakan data yang lebih banyak sehingga akan lebih menghasilkan degree of freedom yang lebih besar. Dan keuntungan yang lainnya yaitu dengan menggabungkan informasi dari data time series dan cross section dapat mengatasi masalah yang timbul ketika ada masalah penghilangan variabel Widarjono, 2009. Menurut Gujarati 2003, menggunakan data panel memiliki beberapa kelebihan yaitu sebagai berikut: 1 Data panel mampu menyediakan lebih banyak data, sehingga dapat memberikan informasi yang lebih lengkap. Sehingga diperoleh degree of freedom df yang lebih besar sehingga estimasi yang dihasilkan lebih baik. 2 Data panel mampu mengurangi kolinieritas variabel. 3 Data panel dapat menguji dan membangun model perilaku yang lebih kompleks. 4 Dengan menggabungkan informasi dari data time series dan cross section dapat mengatasi masalah yang timbul akibat dari adanya masalah penghilangan variabel omitted variabel 5 Data panel lebih mampu mengukur dan mendeteksi efek secara sederhana yang tidak mampu dilakukan oleh data time series murni maupun cross section murni. 6 Data panel dapat meminimalkan bias yang dihasilkan oleh agregat individu, karena data yang diobservasi lebih banyak. Untuk menguji estimasi pengaruh inflasi, jumlah penduduk dan upah minimum kota terhadap tingkat pengangguran terbuka, digunakan alat regresi dengan model data panel. Ada dua pendekatan yang digunakan dalam mengalisis data panel. Pendekatann Fixed Effect dan Random Effect. Sebelum model estimasi dengan model yang tepat, terlebih dahulu dilakukan uji spesifikasi apakah Fixed Effect dan Random Effect atau keduanya memberikan hasil yang sama. Dari beberapa variabel yang digunakan dalam penelitian ini maka dapat dibuat model penelitan sebagai berikut: Y it = β 0+ β 1 X 1it + β 2 X 2it + β 3 X 3it + β 4 X 4it +ε……………………3.1 Yang kemudian di transformasikan kedalam persamaan logaritma, yaitu : LogY it = β 0+ β 1 X 1it + Log β 2 X 2it + Log β 3 X 3it +ε……………....3.2

Dokumen yang terkait

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI LAMPUNG (PERIODE 2009-2015)

4 52 129

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI KOTA-KOTA Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka Di Kota-Kota Provinsi Jawa Tengah.

0 2 17

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI KOTA-KOTA Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka Di Kota-Kota Provinsi Jawa Tengah.

0 3 16

DAFTAR PUSTAKA Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka Di Kota-Kota Provinsi Jawa Tengah.

0 6 4

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT PENGANGGURAN DI JAWA TENGAH Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Di Jawa Tengah Tahun 1991 Sampai 2011.

0 2 13

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT PENGANGGURAN DI JAWA TENGAH Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Di Jawa Tengah Tahun 1991 Sampai 2011.

0 1 16

ANALISIS FAKTOR PENENTU PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TENGAH PERIODE TAHUN 1991– 2013.

1 3 80

Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi pengangguran di provinsi Jawa Timur tahun 2011-2014 COVER

0 0 14

Analisis faktor – faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka di propinsi Jawa Tengah tahun 2008 - 2013 AWAL

0 1 16

Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Timur Tahun 2015 Menggunakan Regresi Spasial

0 1 7