Hipotesis Secara Simultan Dan Parsial 1. Secara Simultan uji F Surabaya

4.5. Hipotesis Secara Simultan Dan Parsial 4.5.1. Secara Simultan uji F Surabaya Untuk mengetahui atau menguji pengaruh variabel bebas secara bersama-samaserempak simultan terhadap variabel terikat maka digunakan uji F. Berdasarkan hasil uji F sesuai dengan hasil perhitungan SPSS dapat dilihat pada lampiran 2 ditunjukkan seperti pada tabel berikut ini: Tabel 17 : Analisis Varian Anova Sumber : Lampiran 2 dan lampiran 3 Jumlah kuadrat DF Kuadrat Tengah F hitung F tabel Regresi 103,440 4 25,860 9,173 3,48 Residual 28,191 10 2,819 Total 131,631 14 Untuk pengujian hipotesis penelitian pengaruh secara simultan antara variabel bebas terhadap variabel terikat maka ditetapkan langkah- langkah sebagai berikut : 1. Ho : β 1 = β 2 = β 3 = β 4 = 0 Artinya, X 1 , X 2 , X 3 , X 4 secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap Y. H i : β 1 ≠ β 2 ≠ β 3 ≠ β 4 = 0 Artinya, X 1 , X 2 , X 3 , X 4 secara bersama-sama berpengaruh terhadap Y. 2. Tingkat signifikansi α = 5 . 3. F tabel df pembilangk : df penyebutn–k–1 F tabel 4 : 10 = 3,48 4. Kriteria penerimaan dan penolakan hipotesis : a. Apabila F hitung F tabel maka Ho diterima atau Hi ditolak b. Apabila F hitung F tabel maka Ho ditolak atau Hi diterima Mean Square Regresi Kuadral Tengah Regresi 5. F hitung = = Mean Square Residual Kuadrat Tengah Residual 25,860 = 2,819 = 9,173 6. Gambar Uji Hipotesis : Gambar 11 : Daerah Penerimaan dan Penolakan Hipotesis Secara Simultan Daerah Penolakan Daerah Penerimaan H H 3,48 9,173 Sumber : Lampiran 3. Kesimpulan : Karena F hitung = 9,173 F tabel = 3,48 pada tingkat α = 5 maka Ho ditolak dan Hi hipotesis alternatif diterima. Hal ini menunjukkan bahwa Jumlah Industri, Angkatan Kerja, Pertumbuhan Ekonomi, Inflasi secara bersama-sama berpengaruh terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Surabaya. Sedangkan untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel Jumlah Industri, Angkatan Kerja, Pertumbuhan Ekonomi, Inflasi secara bersama- sama berpengaruh terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Surabaya dapat diketahui dari besarnya koefisien determinasi R 2 . Jumlah kuadrat regresi R2 = Jumlah kuadrat total = 103,440131,631 = 0,786 Nilai koefisien determinasi sebesar 0,786 menunjukkan bahwa analisis yang digunakan cukup layak dalam membahas faktor-faktor yang mempengaruhi Tingkat Pengangguran di Kota Surabaya. Hal ini berarti bahwa variabel bebas yang digunakan dalam model mampu menjelaskan variabel terikat sebesar 78,6, sedangkan sisanya sebesar 21,4 dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dimasukkan dalam model statistik.

4.5.2. Secara Simultan uji F Sidoarjo

Untuk mengetahui atau menguji pengaruh variabel bebas secara bersama-samaserempak simultan terhadap variabel terikat maka digunakan uji F. Berdasarkan hasil uji F sesuai dengan hasil perhitungan SPSS dapat dilihat pada lampiran 2 ditunjukkan seperti pada tabel berikut ini : Tabel 18 : Analisis Varian Anova Sumber : Lampiran 2 dan lampiran 3 Jumlah kuadrat DF Kuadrat Tengah F hitung F tabel Regresi 471,094 4 117,77 4,411 3,48 Residual 267,003 10 26,700 Total 738,097 14 Untuk pengujian hipotesis penelitian pengaruh secara simultan antara variabel bebas terhadap variabel terikat maka ditetapkan langkah- langkah sebagai berikut : 1. Ho : β 1 = β 2 = β 3 = β 4 = 0 Artinya, X 1 , X 2 , X 3 , X 4 secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap Y. H i : β 1 ≠ β 2 ≠ β 3 ≠ β 4 = 0 Artinya, X 1 , X 2 , X 3 , X 4 secara bersama-sama berpengaruh terhadap Y. 2. Tingkat signifikansi α = 5 . 3. F tabel df pembilangk : df penyebutn–k–1 F tabel 4 : 10 = 3,48 4. Kriteria penerimaan dan penolakan hipotesis : a. Apabila F hitung F tabel maka Ho diterima atau Hi ditolak b. Apabila F hitung F tabel maka Ho ditolak atau Hi diterima Mean Square Regresi Kuadral Tengah Regresi 5. F hitung = = Mean Square Residual Kuadrat Tengah Residual 117,77 = 26,7 = 4,411 6. Gambar Uji Hipotesis : Gambar 12 : Daerah Penerimaan dan Penolakan Hipotesis Secara Simultan Daerah Penolakan Daerah Penerimaan H H 3,48 4,411 Sumber : Lampiran 3. Kesimpulan : Karena F hitung = 4,411 F tabel = 3,48 pada tingkat α = 5 maka Ho ditolak dan Hi hipotesis alternatif diterima. Hal ini menunjukkan bahwa Jumlah Industri, Angkatan Kerja, Pertumbuhan Ekonomi, Inflasi secara bersama-sama berpengaruh terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Sidoarjo. Sedangkan untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel Jumlah Industri, Angkatan Kerja, Pertumbuhan Ekonomi, Inflasi secara bersama- sama berpengaruh terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Sidoarjo dapat diketahui dari besarnya koefisien determinasi R 2 . Jumlah kuadrat regresi R2 = Jumlah kuadrat total = 471,094 738,097 = 0,638 Nilai koefisien determinasi sebesar 0,638 menunjukkan bahwa analisis yang digunakan cukup layak dalam membahas faktor-faktor yang mempengaruhi Tingkat Pengangguran di Kota Sidoarjo. Hal ini berarti bahwa variabel bebas yang digunakan dalam model mampu menjelaskan variabel terikat sebesar 63,8, sedangkan sisanya sebesar 36,2 dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dimasukkan dalam model statistik.

4.5.3. Uji Hipotesis Secara Parsial uji t Surabaya

Untuk mengetahui atau menguji pengaruh variabel bebas secara sendiri-sendiri parsial terhadap variabel terikat maka digunakan uji t seperti terdapat pada tabel di bawah ini : Tabel 19 : Hubungan Regresi Antar Variabel Bebas Dengan Variabel Terikat Pada Penerapan Model Linier Variabel Bebas Koefisien Regresi Std Error t hitung t table r 2 Parsial Jumlah Industri X 1 -0,225 0,113 -1,993 2,228 -0,533 Angkatan Kerja X 2 0,242 0,062 3,930 2,228 0,779 Pertumbuhan X 3 -0,021 0,014 -1,525 2,228 -0,434 InflasiX 4 -0,222 0,087 -2,541 2,228 -0,626 Variabel Terikat : Tingkat Pengangguran di Kota Surabaya Konstanta : 12,376 Koefisien Korelasi R : 0,886 R 2 : 0,786 Sumber : Lampiran 2 dan lampiran 4 Untuk mengetahui secara parsialindividu dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat digunakan uji t dengan langkah- langkah pengujian sebagai berikut : a. Uji parsial antara Jumlah Industri X 1 terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Surabaya Y 1. Ho : β 1 = 0 tidak ada pengaruh Hi : β 1 ≠ 0 ada pengaruh 2. Tingkat Signifikan α2 = 0.052 = 0,025 dengan derajat bebas degree of freedomdf = n–k–1 = 10 t tabel = 2,228 3. Kriteria penerimaan dan penolakan hipotesa. a. Apabila -t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel maka Ho diterima dan Hi ditolak. b. Apabila t hitung t tabel atau t hitung -t tabel maka Ho ditolak dan Hi diterima. β 1 4. t hitung = Se β 1 = -0,2250,113 = -1,993 5. Pengujian Gambar 13 : Kurva Analisis Uji t Pengaruh Jumlah Industri X 1 Pada Tingkat Pengangguran di Kota Surabaya Y Daerah Daerah Penolakan Penolakan H Daerah Penerimaan H H -2,228 -1,993 2,228 Sumber: Lampiran 2 dan lampiran 4. Berdasarkan perhitungan diperoleh t hitung sebesar 1,993 t tabel sebesar 2,228, maka Ho diterima dan Hi ditolak, sehingga kesimpulannya secara parsial Jumlah Industri tidak berpengaruh terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Surabaya. b. Uji parsial antara Angkatan Kerja X 2 terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Surabaya Y 1. Ho : β 2 = 0 tidak ada pengaruh Hi : β 2 ≠ 0 ada pengaruh 2. Tingkat Signifikan α2 = 0.052 = 0,025 dengan derajat bebas degree of freedomdf = n–k–1 = 10 t tabel = 2,228 3. Kriteria penerimaan dan penolakan hipotesa. a. Apabila -t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel maka Ho diterima dan Hi ditolak. b. Apabila t hitung t tabel atau t hitung -t tabel maka Ho ditolak dan Hi diterima. β 2 4. t hitung = Se β 2 = 0,2420,062 = 3,930 5. Pengujian Gambar 14 : Kurva Analisis Uji t Angkatan Kerja X 2 Pada Tingkat Pengangguran di Kota Surabaya Y Daerah Daerah Penolakan Penolakan H Daerah Penerimaan H H -2,228 2,228 3,930 Sumber: Lampiran 2 dan lampiran 4. Berdasarkan perhitungan diperoleh t hitung sebesar 3,930 t tabel sebesar 2,228 maka Ho ditolak dan Hi diterima. Sehingga kesimpulannya secara parsial Angkatan Kerja berpengaruh terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Surabaya. Nilai parsial r 2 sebesar 0,779 menunjukkan bahwa Tingkat Pengangguran di Kota Surabaya mampu dipengaruhi oleh Angkatan Kerja sebesar 77,9 sedangkan sisanya dipengaruhi variabel lain diluar model sebesar 22,1. c. Uji parsial antara Pertumbuhan Ekonomi X 3 terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Surabaya Y 1. Ho : β 3 = 0 tidak ada pengaruh Hi : β 3 ≠ 0 ada pengaruh 2. Tingkat Signifikan α2 = 0.052 = 0,025 dengan derajat bebas degree of freedomdf = n–k–1 = 10 t tabel = 2,228 3. Kriteria penerimaan dan penolakan hipotesa. a. Apabila -t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel maka Ho diterima dan Hi ditolak. b. Apabila t hitung t tabel atau t hitung -t tabel maka Ho ditolak dan Hi diterima. β 3 4. t hitung = Se β 3 = -0,0210,014 = -1,525 5. Pengujian Gambar 15 : Kurva Analisis Uji t Pertumbuhan Ekonomi X 3 Pada Tingkat Pengangguran di Kota Surabaya Y Daerah Daerah Penolakan Penolakan H Daerah Penerimaan H H -2,228 -1,525 2,228 Sumber : Lampiran 2 dan lampiran 4. Berdasarkan perhitungan diperoleh t hitung sebesar 1,525 t tabel sebesar 2,228 maka Ho diterima dan Hi ditolak. Sehingga kesimpulannya secara parsial Pertumbuhan Ekonomi tidak berpengaruh secara linier terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Surabaya. d. Uji parsial antara Inflasi X 4 terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Surabaya Y. 1. Ho : β 4 = 0 tidak ada pengaruh Hi : β 4 ≠ 0 ada pengaruh 2. Tingkat Signifikan α2 = 0.052 = 0,025 dengan derajat bebas degree of freedomdf = n–k–1 = 10 t tabel = 2,228 3. Kriteria penerimaan dan penolakan hipotesa. a. Apabila -t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel maka Ho diterima dan Hi ditolak. b. Apabila t hitung t tabel atau t hitung -t tabel maka Ho ditolak dan Hi diterima. β 4 4. t hitung = Se β 4 = -0,2220,087 = -2,541 5. Pengujian Gambar 16 : Kurva Analisis Uji t Inflasi X 4 Pada Tingkat Pengangguran di Kota Surabaya Y Daerah Daerah Penolakan Penolakan H Daerah Penerimaan H H -2,541 -2,228 2,228 Sumber: Lampiran 2 dan lampiran 4. Berdasarkan perhitungan diperoleh t hitung sebesar 2,541 t tabel sebesar 2,228 maka Ho ditolak dan Hi diterima. Sehingga kesimpulannya secara parsial Inflasi berpengaruh terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Surabaya. Nilai parsial r 2 sebesar -0,626 menunjukkan bahwa Tingkat Pengangguran di Kota Surabaya mampu dipengaruhi oleh Inflasi sebesar 62,6 sedangkan sisanya dipengaruhi variabel lain diluar model sebesar 37,4.

4.5.4. Uji Hipotesis Secara Parsial uji t Sidoarjo

Untuk mengetahui atau menguji pengaruh variabel bebas secara sendiri-sendiri parsial terhadap variabel terikat maka digunakan uji t seperti terdapat pada tabel di bawah ini : Tabel 20 : Hubungan Regresi Antar Variabel Bebas Dengan Variabel Terikat Pada Penerapan Model Linier Variabel Bebas Koefisien Regresi Std Error t hitung t table r 2 Parsial Jumlah Industri X 1 -3,941 4,974 -0,792 2,228 -0,243 Angkatan Kerja X 2 -3,903 3,812 -1,024 2,228 -0,308 Pertumbuhan X 3 -1,728 1,289 -1,341 2,228 -0,390 InflasiX 4 -2,633 0,898 -2,932 2,228 -0,680 Variabel Terikat : Tingkat Pengangguran di Kota Sidoarjo Konstanta : 42,366 Koefisien Korelasi R : 0,799 R 2 : 0,638 Sumber : Lampiran 2 dan lampiran 4 Untuk mengetahui secara parsialindividu dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat digunakan uji t dengan langkah- langkah pengujian sebagai berikut : a. Uji parsial antara Jumlah Industri X 1 terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Sidoarjo Y. 1. Ho : β 1 = 0 tidak ada pengaruh Hi : β 1 ≠ 0 ada pengaruh 2. Tingkat Signifikan α2 = 0.052 = 0,025 dengan derajat bebas degree of freedomdf = n–k–1 = 10 t tabel = 2,228 3. Kriteria penerimaan dan penolakan hipotesa. a. Apabila -t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel maka Ho diterima dan Hi ditolak. b. Apabila t hitung t tabel atau t hitung -t tabel maka Ho ditolak dan Hi diterima. β 1 4. t hitung = Se β 1 = -3,9414,974 = -0,792 5. Pengujian Gambar 17 : Kurva Analisis Uji t Pengaruh Jumlah Industri X 1 Pada Tingkat Pengangguran di Kota Sidoarjo Y Daerah Daerah Penolakan Penolakan H Daerah Penerimaan H H -2,228 -0,792 2,228 Sumber: Lampiran 2 dan lampiran 4. Berdasarkan perhitungan diperoleh t hitung sebesar 0,792 t tabel sebesar 2,228 maka Ho diterima dan Hi ditolak, sehingga kesimpulannya secara parsial Jumlah Industri tidak berpengaruh secara linier terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Sidoarjo. b. Uji parsial antara Angkatan Kerja X 2 terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Sidoarjo Y 1. Ho : β 2 = 0 tidak ada pengaruh Hi : β 2 ≠ 0 ada pengaruh 2. Tingkat Signifikan α2 = 0.052 = 0,025 dengan derajat bebas degree of freedomdf = n–k–1 = 10 t tabel = 2,228 3. Kriteria penerimaan dan penolakan hipotesa. a. Apabila -t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel maka Ho diterima dan Hi ditolak. b. Apabila t hitung t tabel atau t hitung -t tabel maka Ho ditolak dan Hi diterima. β 2 4. t hitung = Se β 2 = -3,9033,812 = -1,024 5. Pengujian Gambar 18 : Kurva Analisis Uji t Angkatan Kerja X 2 Pada Tingkat Pengangguran di Kota Sidoarjo Y Daerah Daerah Penolakan Penolakan H Daerah Penerimaan H H -2,228 -1,024 2,228 Sumber: Lampiran 2 dan lampiran 4. Berdasarkan perhitungan diperoleh t hitung sebesar 1,024 t tabel sebesar 2,228 maka Ho diterima dan Hi ditolak. sehingga kesimpulannya secara parsial Angkatan Kerja tidak berpengaruh secara linier terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Sidoarjo. c. Uji parsial antara pertumbuhan ekonomi X 3 terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Sidoarjo Y 1. Ho : β 3 = 0 tidak ada pengaruh Hi : β 3 ≠ 0 ada pengaruh 2. Tingkat Signifikan α2 = 0.052 = 0,025 dengan derajat bebas degree of freedomdf = n–k–1 = 10 t tabel = 2,228 3. Kriteria penerimaan dan penolakan hipotesa. a. Apabila -t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel maka Ho diterima dan Hi ditolak. b. Apabila t hitung t tabel atau t hitung -t tabel maka Ho ditolak dan Hi diterima. β 3 4. t hitung = Se β 3 = -1,7281,289 = -1,341 5, Pengujian Gambar 19 : Kurva Analisis Uji t Pertumbuhan Ekonomi X 3 Pada Tingkat Pengangguran di Kota Sidoarjo Y Daerah Daerah Penolakan Penolakan H Daerah Penerimaan H H -2,228 -1,341 2,228 Sumber: Lampiran 2 dan lampiran 4. Berdasarkan perhitungan diperoleh t hitung sebesar 1,341 t tabel sebesar 2,228 maka Ho diterima dan Hi ditolak. sehingga kesimpulannya secara parsial Pertumbuhan Ekonomi tidak berpengaruh secara linier terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Sidoarjo. d. Uji parsial antara Inflasi X 4 terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Sidoarjo Y. 1. Ho : β 4 = 0 tidak ada pengaruh Hi : β 4 ≠ 0 ada pengaruh 2. Tingkat Signifikan α2 = 0.052 = 0,025 dengan derajat bebas degree of freedomdf = n–k–1 = 10 t tabel = 2,228 3. Kriteria penerimaan dan penolakan hipotesa. a. Apabila -t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel maka Ho diterima dan Hi ditolak. b. Apabila t hitung t tabel atau t hitung -t tabel maka Ho ditolak dan Hi diterima. β 4 4. t hitung = Se β 4 = -2,633 0,898 = -2,932 5. Pengujian Gambar 20 : Kurva Analisis Uji t Inflasi X 4 Pada Tingkat Pengangguran di Kota Sidoarjo Y Daerah Daerah Penolakan Penolakan H Daerah Penerimaan H H -2,932 -2,228 2,228 Sumber: Lampiran 2 dan lampiran 4. Berdasarkan perhitungan diperoleh t hitung sebesar 2,932 t tabel sebesar 2,228 maka Ho ditolak dan Hi diterima. Sehingga kesimpulannya secara parsial Inflasi berpengaruh terhadap Tingkat Pengangguran di Kota Sidoarjo. Nilai parsial r 2 sebesar -0,680 menunjukkan bahwa Tingkat Pengangguran di Kota Sidoarjo mampu dipengaruhi oleh Inflasi sebesar 68 sedangkan sisanya dipengaruhi variabel lain diluar model sebesar 32 .

4.5. Pembahasan Surabaya