Mene Uji A Model Daya Dukung Ketersediaan Air Dengan Koefisien Stabilitas(Studi Kasus Pada Kawasan Industri Sei Mangkei Kabupaten Simalungun

f. Menga Model berdas - Satu - Satu g. Memb industr

4.7. Mene

Da untuk seti dimana ko daerah di equlibirium daya duku ketersedia ketersedia layak kap jumlah ai persamaan adalah pe digunakan kemudian waktu tahu analisis mod l yang dihas sarkan pada uan waktu h uan waktu h buat model k ri hilir, serta entukan Eq ari model y iap skenari oefisien day imana koef m juga terd ung ketersed aan air, da aan air. Titi asitas peng ir untuk re n untuk ska endekatan k n oleh Ede dikembang unan. del koefisie silkan pada : harian, bula harian, bula komposisi a a bagi non-i quilibrium ang dihasilk o simulasi. ya dukung fisien daya dapat pada diaan air da an dapat ju ik equilibri golahan TBS sidensial d ala harian, kebawah d er 2002, gkan ke mo en daya duku setiap sken anan,dan ta anan, dan ta alokasi kete industri, res m Daya Duk kan, ditentu Titik equi air = 0, yai a dukung a saat stabili apat ditentuk uga ditentu ium ini me S per tahun dan non ind bulanan, d downward mulai dar odel untuk ung keterse nario selanju ahunan den ahunan den rsediaan air sidensial da kung Keters ukan titik e ilibrium da itu ketika R air yaitu k itas keterse kan dari titi ukan dari enjadi acua n, jumlah ai dustri. Sel dan tahunan approach, ri model u skala wakt ediaan air. utnya akan d ngan sumber ngan sumber r bagi indus an komersial sediaan Air quilibrium aya dukung R r = R d . Ba ketika R r - ediaan air = ik equilibriu titik equili n untuk m ir untuk ind lanjutnya d n. Metode mengadop untuk skala tu bulanan dianalisis r air yang sa r air berbed stri hulu, bag l. r daya dukun air adalah atas layak a R d ≥ 0. = 0. Batas um daya du ibrium stab menentukan dustri hilir, dievaluasi m yang digun psi metode a waktu ha dan untuk 117 ama. da. gi ng air h titik adalah Titik aman ukung bilitas batas serta model nakan yang arian, skala Universitas Sumatera Utara Peng sistem, di variabel d antar vari interval, berdasarka Sugiyono korelasi. S multikolin normalitas

5.1. Uji A

Peng ini tidak b persamaan autokorela 5.1.1 Uji m korelasi cukup ting Hal ini menentuka gembangan idahului de dalam sistem abel dieval sehingga an ketentua o, 2011. Sebelum dil nearitas, uj s. Asumsi Kla gujian asum bias sehingg n regresi asi dan uji h . Uji Multik multikolinea yang sign ggi signifik tidak laya an kontribu HASIL model ya ngan meng m ketersedi luasi dengan analisis k an bahwa Hipotesis a lakukan uji ji autokore asik msi klasik di ga hasil perk yang digu heteroskeda kolinearitas aritas dilak nifikan anta kan, berati k digunak usi secara BAB DAN PEM ang merupa gevaluasi ad iaan air di n uji statist kuantitatif data yang asosiatif pa i hipotesis, elasi, uji h igunakan un kiraannya at unakan ter stisitas. . kukan untuk ar variabel ada aspek y kan uji asu bersama-sa V MBAHAS akan fungs da atau tid kawasan. H tik. Data y mengguna akan diana ada peneliti maka dilak heterokedas ntuk mema tau ramalan rdiri atas k mengetah bebas. Jik yang sama umsi klasik ama variabe SAN i dari kom aknya nya Hipotesis ad yang diguna akan statis alisis berdi an ini diuj kukan uji as stisitas, dan stikan bahw nnya dapat d uji multik hui ada tida ka terdapat diukur pada k yang d el bebas te mponen did hubungan danya hubu akan adalah stik param istribusi no i dengan t sumsi klasi n uji distr wa model re dipercaya. U kolinearitas aknya hubu hubungan a variabel b igunakan u erhadap var 118 dalam antar ungan h data metrik ormal. eknik k, uji ribusi egresi Untuk s, uji ungan yang bebas. untuk riabel Universitas Sumatera Utara terikat. M mempuny x2, . . . , x variabel te parsial tid estimasi k Jika diselesaika ridge. Pro yang diak dalam mo dapat men nilai duga yang dipe Smith, 19 sempurna terjadi. M berkorelas terkecil d dari setiap adalah den pedoman Ghozali, Multikolinea yai hubungan xn terhadap ersebut sali dak dipero kuadrat terke terdapat an dengan osedur ini d kibatkan ole odel, sehing nghasilkan aannya bisa erkirakan m 992. D jarang terj Multikolinea si kuat satu apat dihitun p variabel. C ngan melih dari suatu 2001. Jika aritas men n langsung p y, apabila ing bergant leh karena ecil tidak da multikoline analisa ko ditujukan un eh korelasi gga menyeb nilai dugaa mempunya menurut pe Dalam pene adi. Akan t aritas terjad u sama lain ng, tetapi t Cara mende at besaran model regr a mempuny nunjukkan berkorelas x1, x2, . . tung depen a persamaan apat dihitun earitas, ma omponen ut ntuk menga yang tingg babkan ma an paramet ai tanda yan rtimbangan elitian, sali tetapi, pada di apabila d n. Bila terja terjadi kesu eteksi apak Variance In resi yang b yai nilai VI bahwa an si yang san . , xn saling nden. Dala n normal ng. aka hubung tama atau atasi “kond gi antara be atriks X ′X-n ter model y ng salah ata n fisik mau ng tergantu a masalah k dua atau le adi multiko ulitan untuk kah ada atau nflatation F bebas dari IF 10 ata ntara varia ngat kuat. D g berkombin am hal ini k tidak terse gan antar dengan reg disi buruk” eberapa vari nya hampir yang tidak au jauh lebi upun prakti ung antar khusus, mu ebih variab olinearitas, k menginte u tidaknya m Factor VIF gangguan m au Toleranc able indepe Dalam regre nasi linier, koefisien re elesaikan k variabel gresi gulud ill-conditio iabel peram r singular, stabil. Mis h besar dar is Drapper variabel s ultikolinear bel bebas s estimasi ku erpretasikan multikoline F dan tole multikoline ce 0,10, 119 enden si x1, maka egresi karena harus d atau oned mal di yang salnya ripada r dan secara dapat saling uadrat n efek earitas eransi earitas maka Universitas Sumatera Utara tidak terd Tolerance Hipotesis Ho Ha Hasil uji m Berdasark yang digu hal ini m multikolin 5.1.2 Auto periode se autokorela Langkah-l Ho Ha Keputusan 1. Bila n dapat gejala e 0,10, ma multikoleni o : Tidak ad a : Ada mult multikolinea kan tabel di nakan dalam menunjukka nearitas. 2. Uji Autok okorelasi m ebelumnya asi dilakuka langkah pen o : tidak ada a : ada autok n: nilai DW te M 1 a multikolin aka terdapat iaritas : da multikole tikolinearita aritas adalah Tabel 5.1 iatas, diket m penelitian an bahwa kolerasi. menunjukkan dimana pa an dengan m ngujian auto a autokorela korelasi erletak anta X1 X2 X3 Model Depende a. nearitas. Ji t gejala mul eniaritas as h berikut : Pengujian M ahui bahwa n memiliki n pada mo n bahwa ad da asumsi menggunaka okorelasi dil asi ara batas at Coefficie To C ent Variable ika mempu tikolinearita Multikoline a masing-m nilai VIF odel regres da korelasi klasik hal an Durbin W lakukan seb as atau upp ents a .983 .971 .971 olerance Collinearity St : Y unyai nilai as. earitas masing varia 10 atau To si terhindar i antara err ini tidak b Watson Gho bagai beriku per bound 1.017 1.030 1.030 VIF tatistics VIF 10 abel indepe olerance 0 r dari ma ror dengan oleh terjadi ozali, 2001 ut : du dan 4 120 atau enden 0,10, asalah error i. Uji . 4-du, Universitas Sumatera Utara maka k 2. Bila ni koeisie 3. Bila n kecil d 4. Bila n terleta T Pos Autoko Berdasark Watson un nilai batas daerah du 5.1.3. Uji koefisien au ilai DW leb en autokore nilai DW leb dari pada no ilai DW ter ak antara 4- Tabel 5.2 H D L sitif orelasi Dae a kepu 1.613 kan tabel di ntuk n = 10 s atas d U a ≤ dw ≤ 4-d i Heteroked utokorelasi bih rendah d elasi lebih b bih besar da ol, berarti ad rletak di ant -du dan 4- Hasil Penguj Sumb D U erah tak ada utusan T 1.736 atas, nilai b 00 dan k = adalah 1.73 du, berarti ti astisitas. Mod 1 a b sama denga dari pada ba esar dari pa ari pada 4- da autokore tara batas at -dl, maka h jian Autoko ber data diolah : 2 Tak ada Auto 2.001 batas bawah 3 pada tin 6 nilai Dur idak ada aut Model Sum del Du W Predictors a. Dependen b. an nol, bera atas bawah a ada nol, bera -dl, maka k lasi negatif, tas du dan hasilnya tida orelasi denga : lampiran A 4-D okorelasi 2.26 h d L yang ngkat signi rbin Watson tokorelasi d mary b 2.001 a urbin- Watson : Constant, X t Variable: Y rti tidak ada atau lower b arti ada auto koefisien au f, dan n batas baw ak dapat dis an Durbin W 4- D U Daerah tak ada keputusan 2.3 64 diketahui d fikan 5 a n sebesar 2. dalam mode X3, X1, X2 a autokorela bound dl, okorelasi po utokorelasi wah dl atau simpulkan. Watson -D L Negatif Autokorelas 387 dari tabel D adalah 1.613 001 berada l regresi. 121 asi, maka ositif, lebih u DW 4 si Durbin 3 dan pada Universitas Sumatera Utara Hete heterogen varians d heterosked variabel i sebagai be Ho Ha Ta Dasar pen Jika p-valu Jika p-valu Berdasark p-value le value sebe value seb value sebe masalah h 5.1.4 Model 1 De a. eroskedastis yang ber dari error dastisitas d independen erikut : o : Tidak ad a : Ada hete abel 5.3. Ha ngambilan k ue 0,05 m ue 0,05 m kan tabel di ebih besar d esar 0.827, V esar 0.867, esar 0.484, heteroskedas 4. Uji Norm Constant X1 X2 X3 ependent Varia sitas menun arti melang harus be dilakukan d n dengan n da heteroske eroskedastis asil Penguji keputusan : maka Ho dite maka Ho dito atas diketah dari 0,05, V Variabel x2 Variabel x yang berart stisitas. malitas. 23.821 .037 -.046 -.194 B Unstand Coeffi able: ABSRE njukkan bah ggar asums ersifat hom dengan uji nilai absolu edastisitas itas ian Heterosk erima tidak olak ada he hui masing- Variabel x1 2 stabilitas x3 deplesi ti bahwa pa Coefficie 25.979 .167 .275 .277 Std. Error dardized cients SID hwa varian si klasik y mogen G Glejser y ut residual kedastisitas k ada hetero eteroskedas -masing var Laju outflo ketersediaa i ketersedia ada model r ents a .0 -.0 -.0 Beta Standardize Coefficient ns dari setia yang mensy Ghozali, 20 yaitu denga , dengan dengan Uji oskedastisita stisitas riabel indep ow air m 3 j an air post aan air out regresi di at .9 023 .2 017 -.1 073 -.7 ed ts t ap error be yaratkan b 001. Peng an meregre langkah-lan i Glejser as penden mem jam deng tpre deng tinf deng tas tidak ter 917 .3 219 .8 168 .8 702 .4 Sig. 122 ersifat bahwa gujian esikan ngkah miliki gan p- gan p- an p- rdapat 361 827 867 484 Universitas Sumatera Utara Uji variabel t ataukah ti metode K Smirnov normalitas Ho : Samp Ha : Samp Uj Smirnov T nilai prob demikian bawah 0.0 tidak berd Dari hasil besar dari normalitas terikat dan idak. Uji no Kolmogorov hampir sa s data yang pel berasal d pel tidak ber i normalita Test yaitu babilitas di data yang a 05 berarti h distribusi no l uji norma i 0.05 sehin N Normal Pa Most Extre Difference Kolmogoro Asymp. Sig Test a. Calcu b. bertujuan n variabel ormalitas d Smirnov. ama denga disajikan se dari populas rasal dari po Tabel 5 as menggu dengan mel i atas 0.05 ada berdistr hipotesis nu ormal. alitas diatas ngga dapat One-Samp arameters a,b eme s ov-Smirnov Z g. 2-tailed distribution is ulated from d untuk me bebas ked dapat dilaku Uji normal an teknik ecara indivi si yang berd opulasi yan 5.4 Hasil Uj unakan uji lihat nilai p 5 berarti h ribusi norm ull Ho dit s terlihat ni dikatakan ple Kolmogo Mean Std. Devia Absolute Positive Negative Z s Normal. ata. enguji apak duanya mem ukan dengan litas data d Liliefors, y idu Ghozal distribusi no g berdistrib Uji Normalit statistik O probabilitas hipotesis nu al. Namun tolak, denga ilai p-value bahwa mod rov-Smirnov ation kah dalam mpunyai di n Liliefors dengan tekn yaitu sama li, 2001. ormal busi normal. as One Sampl snya, denga ull Ho d apabila nila an demikian sebesar 0. del regresi v Test .000 20.7053 Unstanda ed Resid model re istribusi no ataupun de nik Kolmog a-sama me . le Kolmog an ketentuan diterima, de ai probabili n data yang .368, yaitu ini berdistr 100 0000 4758 .092 .092 -.067 .918 .368 ardiz dual 123 gresi, ormal engan gorov- enguji gorov- n jika engan tas di g ada lebih ribusi Universitas Sumatera Utara normal. M penelitian

5.2. Uji H