maka variabel tersebut tidak mempunyai masalah multikolonieritas dengan variabel bebas lainnya. Dalam model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi
korelasi diantara variabel bebas atau masalah multikolonieritas. Gujarati, 2012.
3.5.1.4 Uji Autokorelasi Suatu keadaan dimana tidak adanya korelasi antar variabel pengganggu
disturbance term disebut dengan autokorelasi Gujarati,2012. Konsekuensi dari
adanya gejala autokorelasi adalah estimator OLS menjadi tidak efisien karena selang keyakinan melebar.
Uji autokorelasi digunakan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pada periode t-1 sebelumnya. Untuk melengkapi kekurangan uji DW dan mendiagnosis adanya autokorelasi dalam model. Penulis menggunakan metode
Breusch-Godfrey .
Jika nR
2
yang merupakan chi-square χ
2
hitung lebih besar dari nilai kritis chi- squares tabel χ
2
pada derajat kepercayaan tertentu α, kita menolak hipotesa nol H
. Ini menunjukkan adanya masalah autokorelasi dalam model. Sebaliknya jika nilai chi-squares hitung lebih kecil dari nilai kritisnya maka kita gagal
menolak menerima hipotesis nol. Artinya model ini tidak mengandung unsur autokerlasi
. Agus Widarjono, 2013 Penentuan ada tidaknya masalah autokeralasi juga bisa dilihat dari nilai
probabilitas chi-Squares χ
2
. Jika nilai probabilitas lebih besar dari 0,05 untuk level 5 atau 0,01 untuk level 1 maka diputuskan untuk menerima hipotesa
nol tidak ada serial korelasiautokorelasi. Arief Daryanto at al, 2010
3.6 Pengujian Hipotesis
3.6.1. Pengujian Statistik T Menurut Ghozali 2007 uji statistik t pada dasarnya menunjukan seberapa jauh
pengaruh variabel independen secara individual dalam menerangkan variabel dependen. Pengujian dilakukan dengan menggunakan significance level 0.05
α=5. Penerimaan atau penolakan hipotesis dilakukan dengan kreteria sebagai berikut :
Hipotesa pada pengujian ini adalah : H
: βi = 0, Semua variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
H
1
: βi ≠ 0, Semua vraiabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen.
• Jika nilai t-hitung nilai t-tabel maka H
ditolak atau menerima H
a
• Jika nilai t-hitung nilai t-tabel maka H
diterima atau menolak H
a
Ini berarti secara individual variabel independen tersebut mempunyai
pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
3.6.2. Pengujian Statistik F Menurut Gujarati 2012 uji statistik F pada dasarnya menunjukan apakah semua
variabel independen yang dimasukan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen, atau untuk mengukur pengaruh semua
variabel bebas sebagai satu kesatuan. Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model
mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependenterikat.
Berikut ini adalah langkah-langkah dalam uji-F statistik pada tingkat kepercayaan 95 dengan derajat kebebasan df 1 = k-1 dan df 2 = n-k:
Hipotesa pada pengujian ini adalah : H
: βi = 0, Semua variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
H
1
: βi ≠ 0, Semua vraiabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen.
Untuk menguji hipotesis ini digunakan F-statistik dengan kriteria pengambilan keputusan membandingkan nilai F-hitung dengan nilai F-tabel.
• Jika F-hitung F-tabel, maka H
ditolak •
Jika F-hitung F-tabel, maka H diterima
3.6.3. Penafsiran Koefisien Determinasi Koefisien determinasi R
2
yaitu angka yang menunjukkan besarnya derajat kemampuan menerangkan variabel bebas terhadap variabel terikat dari fungsi
tersebut. Koefisien determinasi sebagai alat ukur kebaikan dari persamaan regresi yaitu memberikan proporsi atau persentase variasi total dalam variabel tidak bebas
Y yang dijelaskan vaiabel bebas y. Koefisien determinasi berfungsi untuk menunjukkan seberapa baik model yang
diperoleh sesuai dengan data aktual goodness of fit, mengukur berapa persentase variasi dalam peubah terikat mampu dijelaskan oleh informasi peubah bebas.
Kisaran nilai koefisien determinasi adalah 0 ≤ R
2
≤ 1.dengan ketentuan Gujarati, 2004, yaitu:
• Model dikatakan semakin baik apabila nilai R
2
mendekati 1 atau 100 persen. •
Model dikatakan kurang baik apabila nilai R
2
menjauh dari angka 1.
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang telah dilakukan mengenai analisis pengaruh pengeluaran pemerintah Propinsi Lampung terhadap kemiskinan
di Propinsi Lampung, dapat ditarik simpulan sebagai berikut: 1.
Pengeluaran pemerintah Propinsi dan seluruh kabupaten Lampung sektor pendidikan ppsp berpengaruh secara signifikan terhadap penurunan jumlah
kemiskinan di Propinsi Lampung dengan nilai koefisien regresi sebesar - 0,00127 dan berdasarkan hasil perhitungan, elastisitas didapat
- 0,0305Hal ini berarti setiap peningkatan pengeluaran pemerintah sektor
pendidikan Provinsi Lampung naik 1 peren maka akan mengurangi kemiskinan sebesar di Provinsi Lampung 0,0305 persen ceteris paribus.
2. Pengeluaran pemerintah Propinsi dan seluruh kabupaten Lampung sektor
kesehatan PPSK berpengaruh secara signifikan terhadap penurunan jumlah kemiskinan di Propinsi Lampung Poverty dengan nilai koefisien regresi
sebesar -0,00179, Variabel pengeluaran pemerintah daerah Provinsi Lampung sektor kesehatan PPSK, mempunyai koefisien regresi sebesar -0.00179 dan
berdasarkan hasil perhitungan, elastisitas didapat -0,0352in elastis Hal ini berarti setiap peningkatan pengeluaran
3. pemerintah sektor pendidikan Provinsi Lampung naik 1 persen maka akan
mengurangi kemiskinan di Provinsi Lampung sebesar 0,0352 persen ceteris paribus
. 4.
Berdasarkan penelitian kita memperoleh nilai F-statistik sebesar 109.6217. Nilai F-statistik ini lebih besar dibandingkan nilai F-tabel pada tingkat
signifikansi 5 persen, sehingga H diterima. Dengan demikian dapat
disimpulkan bahwa variabel pengeluaran pemerintah sektor pendidikan PPSP, dan pengeluaran pemerintah sektor kesehatan PPSK secara
bersama-sama berpengaruh terhadap jumlah penduduk miskin Propinsi Lampung.
5.2 Saran
Beberapa saran yang dapat penulis sampaikan dan diharapkan dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan, antara lain:
1. Sebaiknya pemerintah Propinsi Lampung terus menggali sumber-sumber
dana untuk meningkatkan Pendapatan Asli Daerah PAD yang maksimal, agar pemerintah Propinsi Lampung tidak mengalami kesulitan finansial
sehingga pemerintah Propinsi Lampung dapat terus memperbesar pengeluarannya yang diperlukan untuk peningkatan kualitas sumber daya
manusia, khususnya pengeluaran pada sektor pendidikan dan kesehatan. 2.
Sebaiknya pemerintah Propinsi Lampung lebih mengutamakan pengeluaran pada sektor kesehatan, karena pengeluaran pemerintah pada sektor kesehatan
ini menunjukan pengaruh yang lebih besar dibandingkan dengan sektor pendidikan. Tentunya dengan tidak mengabaikan pengeluaran pada sektor
pendidikan, karena pengeluaran pada sektor pendidikan yang digunakan
