Hasil Estimasi Model PEMBAHASAN
Tabel.5.3. Hasil Estimasi Panel Data dengan Menggunakan Model Fixed
Effect. GLS dan White Cross Section Covariance. Variable
Coefficient Standard
Error t-Statistic
Probability
TPT 773.3819
141.3355 5.471959
0.0000 PP
-0.044023 0.000155
-284.2659 0.0000
AMH -23495.01
1406.392 -16.70588
0.0000 Effects Specification
Cross-section fixed dummy variabel Weighted Statistics
R-squared 0.999587 Mean dependent var.
2445174. Adjusted R-squared
0.999355 S.D. dependent var. 2502993.
S.E. of regression 63568.93 Sum squared resid
2.30E+11 F-statistik
4310.128 Durbin-Watson stat. 2.403231
ProbF-statistik 0.000000
Unweighted Statistics R-squared
0.999140 Mean dependent var. 1243113
Sum squared resid 2.62E+11 Durbin-Watson stat.
1.991167
Keterangan : signifikan pada taraf nyata 5 Sumber : Lampiran
Berdasarkan hasil estimasi, diperoleh nilai R-Squared R
2
weighted atau koefisien determinasi sebesar 0.999140 yang menunjukkan keragaman TK pada
provinsi-provinsi di Indonesia dapat dijelaskan oleh variabel yang dimasukan kedalam model hanya sebesar 99.9140 persen. sedangkan sisanya dijelaskan oleh
variabel lain di luar model. Sedangkan nilai R-Squared R
2
Unweighted yang dihasilkan sebesar 0.999587 yang menunjukkan bahwa
99.9587 persen keragaman TK pada provinsi-provinsi di Indonesia dapat dijelaskan oleh variabel
bebas pada model, sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Hasil estimasi ini diperkuat dengan nilai probabilitas F-statistik yang signifikan
pada tingkat kepercayaan 95 persen dan tingkat α = 5 persen yaitu sebesar 0.000000, yang berarti minimal ada satu variabel bebas yang berpengaruh nyata
terhadap variabel terikat sehingga model penduga sudah layak untuk menduga parameter yang ada dalam fungsi.
Menurut Gujarati 1995, untuk memperoleh model yang baik harus memenuhi asumsi regresi klasik. Artinya, model harus terbebas dari masalah-
masalah dalam regresi yaitu multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi. Untuk mengetahui ada atau tidaknya multikolinearitas, dapat dilihat
dari nilai probabiltas t-statistik dan nilai probabilitas F-statistik. Dari hasil regresi, seluruh variabel bebas signifikan, dan nilai probabilitas F-statistik yang signifikan
pada tingkat kepercayaan 95 persen dan tingkat α = 5 persen yaitu sebesar 0.000000 sehingga asumsi adanya multikolinearitas dapat diabaikan.
Karena dalam mengestimasi model diatas diberi perlakuan cross section weights
, serta white cross section covariance
maka asumsi adanya heteroskedastisitas dapat diabaikan.
Untuk masalah autokorelasi dapat dilihat dari nilai Durbin-Watson statistik yaitu sebesar 2.403231, dimana 4-du 2.35 DW 2.760909 4-dl 2.786
Dengan demikian, model diatas tidak dapat ditentukan gejala autokorelasi. Dari hasil estimasi dan pengujian asumsi regresi klasik, terhadap model fixed effect
dengan perlakuan cross section weights dan white cross section covariance, maka model tersebut layak untuk digunakan dalam penelitian ini.