Berdasarkan Tabel 4.1 di atas bahwa pada jumlah pengamatan 115, rata-rata IPM sebesar 71.23 dan terendah 63.10 dan tertinggi sebesar 76.80 dengan standar
deviasi 3.16 dari rata-rata. DAU rata-rata sebesar 246.074 Milyar Rupiah dengan DAU terendah 25.942 Milyar Rupiah, tertinggi 787.707 Milyar Rupiah dengan
standar deviasi 150.872 Milyar Rupiah dari rata-rata. DAK rata-rata sebesar 17.99 Milyar Rupiah, terendah 2.1 Milyar Rupiah, tertinggi 66.721 Milyar Rupiah dengan
standar deviasi 15.847 Milyar Rupiah. Jumlah rata-rata PDRB sebesar 4.8 Trilyun Rupiah, terendah 43.75 Milyar Rupiah, tertinggi 27.23 Trilyun Rupiah dengan
standar deviasi 581.318 Milyar Rupiah dari rata-rata PDRB Harga berlaku.
4.2. Analisis Data
4.2.1. Uji Asumsi Klasik
Pengujian terhadap ada tidaknya pelanggaran terhadap asumsi-asumsi klasik yang merupakan dasar dalam model regresi linier berganda. Hal ini dilakukan
sebelum pengujian hipotesis meliputi: 4.2.1.1. Uji normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi pada variabel terikat dan variabel bebas mempunyai distribusi normal atau tidak. Untuk menguji
apakah data penelitian ini terdistribusi normal atau tidak dapat dideteksi melalui Uji Jarque-Bera. Adapun hasil pengujian menunjukkan:
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.2. Uji Normalitas Jarque-Bera
Y? X1?
X2? X3?
Mean 0.000000
0.000000 0.000000
0.000000 Median
0.120000 -33205.90
-4509.200 -1158943.
Maximum 4.720000
238405.5 38996.80
10483350 Minimum
-3.680000 -196069.4
-20736.00 -15664559
Std. Dev. 1.388373
85299.40 14913.98
3951074. Skewness
-0.358281 0.531415
0.970920 0.551869
Kurtosis 4.051020
2.442747 3.150809
5.167903 Jarque-Bera
1.753417 1.900661
1.17712 1.35727
Probability 0.120719
0.531735 0.300113
0.062002 Sum Sq. Dev.
219.7440 8.29E+11
2.54E+10 1.779652
Observations 115
115 115
115 Cross sections
23 23
23 23
Sumber: Data Diolah.
Berdasarkan pada Tabel 4.2 tersebut Nilai Jarque-Bera variabel IPM_Y sebesar 1.75 probabilitas 12.07 di atas alpha di atas 5, variabel DAU_X1
sebesar 1.90 probabilitas 53.17 di atas alpha di atas 5, variabel DAK_X2 sebesar 1.18 probabilitas 30.01 di atas alpha di atas 5 dan variabel PDRB_X3
sebesar 1.35 probabilitas 6 di atas alpha di atas 5. Dengan demikian data terdistribusi normal.
4.2.1.2. Uji multikolinearitas Pengujian multikolinearitas dilakukan untuk melihat apakah pada model
regresi ditemukan ada tidaknya korelasi antarvariabel bebas. Apabila nilai korelasi
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
semakin mendekati satu artinya terdapat hubungan yang erat atau terjadi gejala Multikolinearitas. Adapun hasil pengujian menunjukkan sebagai berikut:
Tabel 4.3. Uji Multikolinearitas
DAK_X2 DAU_X1
IPM_Y PDRB_X3
DAK_X2 1
0.5325065653 0.0933447659 0.3634538521 DAU_X1
0.5325065653 1
0.2672449500 0.6969887600 IPM_Y
0.0933447659 0.2672449500 1
0.3698217150 PDRB_X3
0.3634538521 0.696988760 0.3698217150 1
Sumber: Lampiran 2 Hasil Output Eviews 5.
Dari Tabel 4.3 di atas, terlihat bahwa variabel independen yaitu DAU, DAK dan PDRB mempunyai nilai korelasi di bawah angka 80-100. Hal ini berarti
bahwa regressi yang dipakai untuk ketiga tiga variabel independen di atas tidak terdapat persoalan multikolinearitas.
4.2.1.3. Uji heteroskedastisitas Uji Heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan cara melihat grafik Scatterplot
yang disajikan yang terdapat pada Gambar 4.9 di bawah:
Sumber: Hasil Olah Data Eviews.
Gambar 4.9. Uji Heteroskedastisitas
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dilakukan dengan grafik plot scatterplot. Dengan metode ini variabel residual kuadrat dapat dihasilkan
dari variabel residual. Variabel residual akan dihitung bila sudah melakukan estimasi regressi. Kriteria terbebas dari gejala heteroskedastisitas apabila data secara acak
dan tidak menunjukkan pola tertentu, sehingga dapat diduga adanya gejala heteroskedastisitas. Hasil yang terlihat pada Gambar 4.9 menunjukkan model regressi
tidak terdapat heteroskedastisitas. 4.2.1.4. Uji autokorelasi
Gejala Autokorelasi dideteksi dengan menggunakan uji Durbin-Watson DW. Menurut Santoso 2002: 241, untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi
maka dilakukan pengujian Durbin-Watson DW. Nilai d tersebut selanjutnya dibandingkan dengan nilai d
tabel
dengan tingkat signifikansi 5 dengan df = n-k-1. Untuk mengetahui adanya autokorelasi digunakan uji Durbin-Watson, dengan kriteria
menurut Santoso 2005: 242 dengan cara melihat besaran Durbin-Watson sebagai berikut:
Angka D-W di bawah -2, berarti ada autokorelasi positif. Angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi.
Angka D-W di atas +2, berarti ada autokorelasi negatif. Dari hasil pengujian terlihat bahwa nilai DW sebesar 1.273, berarti data tidak
terkena autokorelasi. Hasil uji autokorelasi di atas menunjukkan nilai statistik Durbin- Watson D-W sebesar 1,273, maka disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi
baik positif maupun negatif masih dalam kisaran angka D-W -2 dan +2.
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
4.3. Hasil Analisis
