Hanya membandingkan Em bekerja dan Un menganggur disebut pendekatan labor force approach atau pendekatan angkatan kerja, sedangkan melihat
lebih teliti di antara penduduk yang bekerja penuh atau setengah menganggur disebut labor utilization approach. Pendekatan kedua lebih menggambarkan keadaan yang
realistis tentang produktivitas penduduk.
Dalam konsep labor force approach telah disebutkan adanya angkatan kerja yang belum bekerja dan sedangingin mencari pekerjaan. Jumlah penduduk yang
sedang mencari pekerjaan ini dalam pengertian ekonomi disebut pengangguran terbuka open unemployment. Sebagai indikator biasanya dihitung persentasenya
terhadap angkatan kerja dengan rumus:
= × 100 2.10
Keterangan: OU
= Open Unemployment Un
= Unemployment AK
= Angkatan Kerja
2.4 Analisis Regresi
Analisis regresi merupakan sebuah alat statistik yang memberikan penjelasan tentang pola hubungan model antara dua variabel atau lebih. Analisis regresi, dikenal dua
jenis variabel yaitu variabel respons yaitu variabel yang keberadaannya dipengaruhi oleh variabel lainnya dan dinotasikan dengan
dan variabel bebas yang keberadaannya tidak dipengaruhi oleh variabel lainnya dan dinotasikan dengan .
2.5 Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda Multiple Linier Regression ialah suatu alat analisis dalam ilmu statistik yang berguna untuk mengukur hubungan matematis antara lebih
Universitas Sumatera Utara
dari dua peubah. Regresi linier berganda juga merupakan regresi di mana variabel terikatnya
dihubungkan atau dijelaskan lebih dari satu variabel, mungkin dua, tiga dan seterusnya variabel bebas. Bentuk umum dari persamaan regresi linier berganda
dapat ditulis sebagai berikut : =
+
1 1
+
2 2
+
3 3
+ … +
+ ℯ 2.11
Dengan = 1, 2, 3,
… , dan errornya diasumsikan identik, independent dan berdistribusi normal dengan mean nol dan varians konstan. Asumsi-asumsinya dapat
ditulis sebagai berikut : 1.
= 0, maka a.
= +
1 1
+
2 2
+
3 3
+ ⋯ +
b. =
menunjukkan seberapa jauh pengaruh terhadap Y apabila
variabel-variabel lain tetap. 2.
2
= �
2
, maka = �
2
3. = 0 untuk i tidak sama dengan j
4. adalah tetap untuk pengambilan sampel yang berulang-ulang;
= 1, 2, 3, …
5. Tidak ada hubungan linier di antara
sehingga = 0, di mana
adalah himpunan konstanta yang paling tidak memiliki satu anggota yang nilainya 0
6. lim
→∞ −
−
=
′
0 dan =
′
untuk j tidak sama dengan s lim
→∞
= ;
Dengan asumsi-asumsi di atas, hasil estimasi dengan metode kuadrat terkecil dapat ditulis sebagai berikut :
=
2
= −
2
= −
−
1 1
−
2 2
−
3 3
− ⋯ −
2 =1
=1 =1
Turunan pertama dari fungsi ini dapat ditentukan sebagai berikut. = 0
dengan = 1, 2, 3,
… , . Proses ini akan menghasilkan persamaan dengan k faktor yang tidak diketahui seperti berikut ini.
Universitas Sumatera Utara
= 2 −
−
1 1
−
2 2
−
3 3
… − −1
=1
= 0
1
= 2 −
−
1 1
−
2 2
−
3 3
… −
=1
−
1
= 0
2
= 2 −
−
1 1
−
2 2
−
3 3
… −
=1
−
2
= 0
3
= 2 −
−
1 1
−
2 2
−
3 3
… −
=1
−
3
= 0 :
: :
= 2 −
−
1 1
−
2 2
−
3 3
… −
=1
− = 0
atau dapat dituliskan menjadi persamaan normal seperti berikut ini : +
1 1
+
2 2
+
3 3
+ ⋯ +
=
1
+
1 1
2
+
2 1
2
+
1 3
+ ⋯ +
1
=
1 2
+
1 2
1
+
2 2
2
+
2 3
+ ⋯ +
2
=
2
2.12
3
+
1 3
1
+
2 3
2
+
3 2
+ ⋯ +
3
=
3
: :
:
+
1 1
+
2 2
+
3 3
+
1
+ ⋯ +
2
=
Penyelesaian dari persamaan 2.12 akan memberikan hasil estimasi berdasarkan metode OLS ordinary least square, yang akan bersifat BLUE Best Linier Unbiass
Estimated.
Dengan menggunakan notasi matriks, model linier di atas dapat dituliskan secara lebih sederhana menjadi seperti berikut :
1 2
3
: :
=
1 2
3
: :
1 11
21 31
: :
1 2
12 22
32
: :
2
…
1 2
3
: :
1 2
3
: :
+
1 2
3
: :
2.13
Universitas Sumatera Utara
Model regresi pada persamaan 2.11 disebut model regresi global karena model regresi global mengasumsikan hubungan antara variabel respon dengan
variabel prediktor adalah tetap, sehingga parameter yang diestimasi nilainya sama untuk semua tempat dimana data tersebut diamati.
Pengujian kesesuaian model secara serentak dilakukan dengan analisis varians dengan hipotesis sebagai berikut.
:
1
,
2
,
3
, … ,
= 0
1
: minimal terdapat satu ≠ 0, = 1, 2, 3, … ,
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.2 Sidik Ragam
� JK
KT
1
,
2
,
3
,
4
,
5
, �
6 �
� =1
1 6
� �
6 −1
�
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
1
1 � 1�
1 � 1�
�
2
,
1
,
3
,
4
,
5
,
6
1
2 � 2�
2 � 2�
�
3
,
1
,
2
,
4
,
5
,
6
1
3 � 3�
3 � 3�
�
4
,
1
,
2
,
3
,
5
,
6
1
4 � 4�
4 � 4�
�
5
,
1
,
2
,
3
,
4
,
6
1
5 � 5�
5 � 5�
�
6
,
1
,
2
,
3
,
4
,
5
1
6 � 6�
6 � 6�
Galat −
−
2 6
=1 2
= 1
− 7 −
2 =1
Total
1 2
=1
Universitas Sumatera Utara
Statistik uji dalam pengujian tersebut adalah : =
dengan keputusan di tolak jika
di mana
, , −
. Adapun nilai koefisien determinasinya dapat dicari dengan perumusan :
2
= Pengujian secara parsial dilakukan untuk mengetahui parameter apa saja yang
signifikan terhadap model. Hipotesis dari pengujian ini adalah: :
= 0
1
: ≠ 0, dengan = 1, 2, 3, … ,
Statistik uji yang digunakan secara parsial adalah : =
.
dengan keputusan di tolak jika
di mana
, , −
.
2.6 Metode Doolittle Dipersingkat Abbreviated Doolittle Method
