Kriteria yang digunakan adalah jika nilai R
2
variabel-variabel independen lebih kecil dari nilai R
2
model, maka data bebas dari masalah multikolinieritas. Dari Tabel 4.13 ketika variabel-variabel independen diregresikan maka nilai R
2
lebih kecil dari nilai R
2
model. Dapat dikatakan bahwa data penelitian bebas dari masalah multikolinieritas, di mana tidak ada variabel independen yang saling mempengaruhi.
4.4.4. Uji Stationaries
Uji stasionaries dapat dilakukan dengan uji akar-akar unit yang dikembangkan oleh Dickey Fuller. Alternatif dari uji Dickey Fuller adalah Augmented Dickey Fuller
ADF yang berusaha meminimumkan autokorelasi. Uji ini berisi regresi dari diferensi pertama data runtut waktu terhadap lag variabel tersebut, lagged difference
terms, konstanta, dan variabel trend Kuncoro, 2001. Untuk melihat stasioneritas dengan menggunakan uji DF atau ADF dilakukan dengan membandingkan t statistik
dari variabel lag variabel dependen dengan nilai kritis DF atau ADF dalam tabel. Data yang tidak stasioner bisa menyebabkan regresi yang lancung sehingga perlu
dilakukan uji stasioneritas data. Hasil uji stasioneritas variabel-variabel dalam penelitian ditampilkan pada tabel di bawah ini. Penelitian ini dimulai dengan uji
stasioner terhadap variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian yaitu Hasil pengujian stasioneritas data untuk semua variabel amatan adalah sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.14. Hasil Pengujian Unit Root Test pada Data Level
Variabel Nilai Augmented
Dickey Fuller Nilai Kritis
Mc Kinnon
pada Tingkat Signifikansi 1
Prob Kesimpulan
UM TP
JT PW
PL PPW
-10.80000 -8.309887
-6.838217 -5.368976
-5.549517 -4.520866
-3.497727 -3.497727
-3.499167 -3.498439
-3.498439 -3.498439
0,000 0,000
0,000 0,000
0,000 0,004
Stasioner Stasioner
Stasioner Stasioner
Stasioner Stasioner
Sumber: Lampiran Pengujian Unit Root Test.
Hasil uji Augmented Dickey Fuller pada Tabel 4.14 tersebut di atas menunjukkan bahwa data semua variabel stasioner baik UM, TP, JT, PW, PL, PPW,
sebagaimana ditunjukkan oleh nilai Dickey Fuller statistik yang di bawah nilai kritis Mc Kinnon pada derajat kepercayaan 1, di mana nilai ADF lebih besar
dibandingkan dengan nilai Mc Kinnon pada signifikan 1 dan probabilitas sebesar 0,000 maka data dinyatakan stasioner. Stasioner data juga dapat menunjukkan bahwa
data sudah memenuhi unsur yang dapat digunakan sebagai analisa atau kesimpulan, karena data yang digunakan terbebas dari penyimpangan.
Universitas Sumatera Utara
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan yang telah dikemukakan pada bab sebelumnya maka dapat diberikan kesimpulan bahwa:
1. Model yang digunakan dalam mengestimasi faktor-faktor yang mempengaruhi
partisipasi pekerja wanita di Kota Medan sangat baik, karena model terbebas dari pelanggaran asumsi klasik. Nilai R
2
= 0.751 yang bermakna bahwa variasi Umur, Tingkat Pendidikan, Jumlah Tanggungan, Pendapatan Wanita, dan Pendapatan
Lain mampu menjelaskan variasi partisipasi pekerja wanita di Kota Medan sebesar 75 dan sisanya sebesar 25 dijelaskan oleh variabel lain yang tidak
dimasukkan dalam model estimasi. 2.
Berdasarkan uji serentak F-Statistik dijumpai keseluruhan variabel, secara bersama-sama Umur, Tingkat Pendidikan, Jumlah Tanggungan, Pendapatan
Wanita, dan Pendapatan Lain dapat mempengaruhi partisipasi pekerja wanita di Kota Medan secara signifikan.
3. Berdasarkan uji partial Uji t-statistik dapat diketahui terdapat 4 variabel bebas
yang berpengaruh secara signifikan terhadap partisipasi pekerja wanita di Kota Medan, yaitu tingkat pendidikan, jumlah tanggungan, pendapatan wanita,
pendapatan lain, sedangkan 1 satu variabel bebas yaitu umur tidak signifikan mempengaruhi partisipasi pekerja wanita di Kota Medan. Hal ini berdasarkan
Universitas Sumatera Utara
