Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Laju Pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kota Medan

ANA PERTUMB Diajukan FAK ALISIS FA BUHAN PR

n untuk me

PROG

KULTAS M

KTOR – F RODUK D elengkapi t EVI WIN GRAM STU DEPAR METEMAT UNIVERS FAKTOR Y DOMESTIK MEDA TUGAS A

tugas dan m Mad NDASARI S 072407 UDI DIPL RTEMEN M TIKA DAN SITAS SUM MEDA 201 YANG MEM K REGION AN AKHIR memenuhi s ya SIMORAN 7027 OMA-III S MATEMAT ILMU PE MATERA U AN 0 MPENGAR NAL BRUT syarat men NGKIR STATISTIK TIKA NGETAHU UTARA RUHI LAJ TO (PDRB) ncapai gela KA UAN ALAM JU ) KOTA r Ahli M

PERSETUJUAN

Judul : ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG

MEMPENGARUHI LAJU PERTUMBUHAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) KOTA MEDAN

Nama : EVI WINDASARI SIMORANGKIR

Nomor Induk Mahasiswa : 072407027

Program Studi : DIPLOMA (D3) STATISTIKA

Departemen : MATEMATIKA

Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di Medan, Juni 2010

Diketahui/ Disetujui oleh:

Departemen Matematika FMIPA USU Pembimbing

Ketua,

Dr. Saib Suwilo, M.Sc. Drs. Saul Siahaan

PERNYATAAN

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAJU

PERTUMBUHAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) KOTA MEDAN

TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Juni 2010

EVI WINDASARI SIMORANGKIR 072407027

PENGHARGAAN

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa yang telah memberikan kasih dan berkatNya, Tugas Akhir ini berhasil diselesaikan dalam waktu yang telah ditetapkan.

Ucapan terimakasih saya sampaikan kepada Drs. Saul Siahaan, selaku dosen pembimbing penulis pada penyelesaian tugas akhir ini yang telah memberikan panduan , bimbingan dan nasehat serta penuh kepercayaan kepada saya untuk menyelesaikan tugas akhir. Panduan ringkas, padat dan professional telaah diberikan kepada saya untuk menyelesaikan tugas akhir ini. Ucapan terimakasih juga saya ucapkan ketua dan sekretaris Departemen Dr. Saib Suwilo, M.Sc dan Drs. Henri Rani Sitepu, M.Si, Dekan dan Pembantu Dekan FMIPA USU, semua dosen pada Departemen Matematika FMIPA USU, Semua sahabat-sahabat saya selama 3 tahun ini, terkhusus kepada teman saya di Statistik kelas A, kepada teman KTB saya vivin, Yani, nova, Monica, Anita dan kakak Hcristina, teman satu kost saya, teman satu tempat PKL saya Lestari dan juga kepada teman-teman yang lain yang telah membantu saya. Dan secara khusus lagi saya mengucupkan terimakasih kepada kedua orangtua saya yang saya kasihi, saudara-saudara saya, dan semua orang yang saya kenal yang tak dapat saya sebutkan namanya satu persatu saya ucapkan terimakasih atas perhatian, dukungan dan semangat yang telah diberikan. Semoga Tuhan Memberkati kita semua.

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Daftar Isi v

Daftar Tabel vii

Bab 1 Pendahuluan 1

1.1Latar Belakang 1

1.2Perumusan Masalah 2

1.3Ruang Lingkup Permasalahan 2

1.4Maksud dan Tujuan 3

1.5Manfaat Penelitian 3

1.6Metode Penelitian 4

1.7Lokasi dan Waktu Penelitian 5

1.8Sistematika Penulisan 6

Bab 2 Landasan Teori 7

2.1 Produk Domestik Regional Bruto Kota Medan 7

2.1.1 Metode Langsung 8

2.2.2 Metode Tidak Langsung/ Alokasi 9

2.2 Uraian Sektoral 9

2.3 Pengertian Regresi 15

2.4 Analisis Regresi Liniar 15

2.5 Membentuk Persamaan Regresi Linier Berganda 19

2.6 Uji F pada Regresi Linier Berganda 20

2.7 Koefisien Determinasi 21

2.8 Koefisien Korelasi 22

2.9 Uji Keberartian Koefisien Korelasi Ganda 24

Bab 3 Analisis dan Pengolahan Data 25

3.1 Data yang dianalisis 25

3.2 Menentukan Persamaan Regresi Linier Berganda 26

3.3 Menghitung Korelasi Berganda dan Koefisien Determinasi 31

3.4 Uji Keberartian Koefisien Korelasi Ganda 32

3.5 Perhitungan Korelasi antar Variabel Y dengan Xi 32

Bab 4 Implementasi Sistem 35

4.1 Pengenalan SPSS 35

4.2 Pengoperasian SPSS 36

Bab 5 Kesimpulan dan Saran 42

5.1 Kesimpulan 42

Daftar Pustaka 44 Lampiran

DAFTAR TABEL

Halaman

Table 2.1 Hasil Observasi 19

Tabel 2.2 Interpretasi Koefisien Korelasi r 23

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang

Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan salah satu indikator tingkat kesejahteraan suatu daerah dalam suatu periode tertentu, Perhitungan PDRB Kota Medan dan seluruh kabupaten/kotamadya di Sumatera Utara setiap tahun mengalami perubahan. Berdasarkan data statistik (BPS Sumatera Utara), setiap tahunnya Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) di Kota Medan mengalami peningkatan. Hal ini menunjukkan bahwa sektor-sektor lapangan usaha yang berada di Kota medan mengalami kemajuan.

Pada dasarnya semua lapangan usaha yang berada di Kota Medan berperan dalam peningkatan angka PDRB. Namun dari keseluruhan lapangan usaha itu, ada beberapa lapangan usaha yang memang mempunyai peranan atau pengaruh yang cukup besar terhadap perkembangan perekonomian di Kota Medan yang ditunjukkan lewat besarnya angka PDRB di masing-masing sektor lapangan usaha.

Untuk memenuhi kebutuhan akan data PDRB di Kota Medan, maka perlu diadakan penyusunan dan dilakukannya perhitungan data PDRB secara terus menerus setiap tahunnya. Untuk mengetahui seberapa besar pengaruh setiap sektor-sektor yang berpengaruh terhadap PDRB kota Medan, maka penulis mengambil judul sebagai bahan penelitian : “ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAJU PERTUMBUHAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO KOTA MEDAN”.

1.2Perumusan Masalah

Data hasil perhitungan PDRB Kota medan setiap tahunnya mengalami peningkatan. Angka peningkatan ini tentunya tidak terlepas dari peranan sektor industri pengolahan, sektor listrik,gas dan air serta sektor bangunan. Masalah yang timbul adalah apakah terdapat hubungan yang positif antara ketiga sektor/lapangan usaha dengan laju pertumbuhan PDRB di Kota Medan ?.

1.3Ruang Lingkup Permasalahan

Untuk mengarahkan penelitian ini agar tidak menyimpang dari maksud dan tujuan penelitian serta tepat kepada sasaran yang dituju, maka perlu diadakan pembatasan ruang lingkup permasalahan yaitu pada pertumbuhan PDRB di Kota Medan berdasarkan tahun 1999 sampai dengan tahun 2008.

1.4Maksud dan Tujuan

Maksud dari penelitian ini adalah untuk mengamati dan memberikan penyajian data yang diharapkan dapat dipergunakan seefisien mungkin agar pihak yang membutuhkannya dapat mengambil suatu keputusan yang membangun.

Adapun yang menjadi tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah terdapat hubungan yang positif antara ketiga sektor/lapangan usaha dengan laju pertumbuhan PDRB di Kota Medan.

1.5Manfaat Penelitian

Yang menjadi manfaat penelitian ini adalah :

1. Penulis dapat menerapkan ilmu dari mata kuliah yang telah dipelajari, khususnya dalam bidang regresi linier.

2. Penulis mendapat pengalaman dalam menulis karya ilmiah.

3. Sebagai referensi sekaligus bahan pertimbangan dan masukan untuk penelitian sejenis dimasa yang akan datang.

Metode penelitian yang digunakan penulis adalah :

1. Metode penelitian kepustakaan (Study Literature), yaitu metode pengumpulan data untuk memperoleh data dan informasi dari perustakaan, dengan membaca buku-buku, referensi dan bahan-bahan yang bersifat teoritis yang mendukung penulisan tugas akhir ini.

2. Metode pengumpulan data

Pengumpulan data untuk keperluan riset ini, penulis melakukannya dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatera utara dan artikel dari internet.

3. Metode analisis data

Metode analisis data yang digunakan adalah regresi linier ganda (multiole regression) dan korelasi serta pengolahan data menggunakan program komputer SPSS.

a) Regresi linier ganda, merupakan persamaan yang memiliki lebih dari satu variabel bebas. Bentuk persamaan nya adalah :

⋯

Dimana :

Y = variabel tak bebas Xk = Variabel bebas

βk = Koefisien regresi variabel bebas Xk

b) Korelasi, untuk mengukur keeratan hubungan antara variabel-variabel

∑ ∑ ∑

∑ ∑ ∑ ∑

Dimana:

X,Y = Skor masing-masing variabel ryx = Koefisien korelasi

n = Banyak data

1.7Lokasi dan Waktu Penelitian

Penulis melakukan penelitian di Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatera Utara yang berlokasi di Jalan Asrama No. 79 Medan. Penelitian dilakukan selama lebih kurang satu minggu.

1.8Sistematika Penulisan

Adapun sistematika penulisan tugas akhir ini adalah sebagai berikut:

BAB 1 PENDAHULUAN

Dalam bab ini dijelaskan mengenai latar belakang, permasalahan, maksud dan tujuan,manfaat penelitian, metode penelitian dan lokasi penelitian. Bab ini diakhiri dengan sistematika penulisan.

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

Bab ini menguraikan tentang teori-teori yang akan digunakan dalam pemecahan masalah, diantaranya analisis regresi linier berganda, koefisien korelasi berganda, koefisien determinasi serta korelasi.

BAB 3 ANALISA DATA

Dalam bab ini membahas mengenai proses pembentukan regresi linier berganda, mencari koefisien determinasi dan koefisien korelasi.

BAB 4 IMPLEMENTASI SISTEM

Dalam bab ini penulis menguraikan pengertian dan tujuan implementasi sistem rancangan program yang dipakai dan hasil outputnya.

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini memberikan kesimpulan atas data yang telah dianalisis, juga saran yang dapat berupa masukan bagi siapa pun yang membutuhkan hasil dari penelitian.

BAB 2

TINJAUAN TEORITIS

2.1Produk Domestik regional Bruto Kota Medan

Pembangunan ekonomi yang dilakukan oleh pemerintah Daerah Sumatera Utara adalah serangkaian usaha kebijaksanaan yang bertujuan untuk meningkatkan taraf hidup masyarakat. Dalam usaha pembangunan nasional yang berkelanjutan dan tepat sasaran dilakukan perencanaan pembangunan yang baik dan didukung oleh sarana dan prasarana perekonomian suatu wilayah. Kondisi perekonomian suatu wilayah dapat dilihat dari pendapatan regional.

Dalam menghitung pendapatan regional ini hanya dipakai konsep domestik. Ini menunjukkan bahwa seluruh nilai tambah yang ditimbulkan oleh berbagai sektor/ lapangan usaha di suatu wilayah dihitung tanpa memperhatikan kepemilikan faktor produksi. Dengan demikian PDRB menunjukkan kemampuan suatu wilayah dalam menghasilkan pendapatan/ balas jasa kepada faktor-faktor produksi yang ikut berpartisipasi dalam kegiatan produksi di wilayah tersebut.

2.1.1 Metode Langsung

Hasil perhitungannya mencakup seluruh produk barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh wilayah tersebut. Pemakaian metode ini dilakukan melalui tiga pendekatan.

1. Pendekatan Produksi

PDRB merupakan jumlah Nilai Tambah Bruto (NTB) atau nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh unit-unit produksi didalam suatu wilayah/ region dalam suatu periode tertentu. Biasanya satu tahun, sedangkan NTB adalah Nilai Produksi Bruto (NPB / output) dari barang dan jasa dikurangi dengan seluruh biaya yang dikeluarkan dalam proses produksi .

2. Pendekatan pendapatan

PDRB adalah jumlah balas jasa yang diterima oleh faktor-faktor produksi yang ikut serta dalam proses produksi disuatu wilayah atau region dalam jangka waktu tertentu, biasanya satu tahun. Berdasarkan pengertian tersebut maka NTB adalah Jumlah dari upah dan gaji , sewa tanah, bunga modal dan keuntungan , semuanya belum dipotong pajak penghasilan dan pajak langsung lainnya. Dalam pengertian PDRB ini termasuk pula komponen penyusutan dan pajak tak langsung.

3. Pendekatan Pengeluaran

PDRB adalah jumlah seluruh pengeluaran yang dilakukan untuk konsumsi rumah tangga dan lembaga swasta nirlaba , konsumsi pemerintah, pembentukan modal tetap domestik bruto, perubahan stok dan ekspor netto di dalam suatu wilayah atau region dalam periode tertentu , biasanya satu tahun.

Dengan metode ini perhitungan NTB bertitik tolak pada penggunaan akhir dari barang dan jasa yang diproduksi.

2.1.2Metode Tidak Langsung atau Alokasi

Menghitung nilai tambah suatu kelompok ekonomi dengan mengalokasikan nilai tambah nasional kedalam masing-masing kelompok kegiatan ekonomi pada tingkat regional. Sebagai alokator digunakan indikator yang paling besar pengaruhnya atau erat kaitannya dengan produktivitas kegiatan ekonomi tersebut.

Pemakaian masaing-masing metode pendekatan sangat tergantung pada data yang tersedia. Pada kenyataannya, pemakaian pada kedua metode tersebut akan saling menunjang satu ama lain , karena metode langsung akan mendorong peningkatan kualitas data daerah, sedangkan metode tidak langsung merupakan koreksi dan pembanding bagi data daerah.

2.2Uraian Sektoral

1. Sektor Pertanian

a. Tanaman bahan makanan

Mencakup jenis tanaman yang dihasilkan dan digunakan sebagai bahan makanan seperti tanaman padi, palawija, sayur-sayuran dan buah-buahan.

Termasuk disini nilai usaha pengolahan komoditi bahan makanan secara sederhana serta hasil ikutan yang mempunyai nilai ekonomi.

b. Peternakan dan hasil-hasilnya

Mencakup kegiatan pemeliharaan ternak besar, ternak kecil dan unggas yang bersifat komersial dengan tujuan untuk dikembangkan, dipotong dan diambil hasil-hasilnya.

2. Sektor Pertambangan

Mencakup kegiatan pertambangan, penggalian, pengeboran, penyaringan, pencucian, pemilihan dan pengambilan / pemanfaatan segala macam benda non-biologis, seperti barang tambang, barang mineral dan barang galian yang tersedia di alam, baik berupa benda padat, benda cair, maupun benda gas. Produksi yang dihasilkan meliputi :

a. Pertambangan : batubara, timah, bauksit, aluminium, tembaga, nikel, mangan, emas, perak dan logam lainnya serta aspal alam

b. Penggalian batu-batuan, tanah liat, keramik, kaolin, pasir, kerikil dan sebagainya.

c. Pembuatan garam (penggaraman) dengan produksinya berupa garam kasar

3. Sektor Industri Pengolahan

Sektor ini mencakup kegiatan untuk mengubah atau mengolah suatu barang organik dan anorganik menjadi barang baru yang mempunyai nilai yang lebih tinggi, sedang pengolahannya dapat dilakukan dengan tangan atau mesin. Kegiatan sektor industri amat beragam dilihat dari komoditi yang dihasilkan dengan cara pengolahannya, sehingga pengelompokan kegiatan industri antar

provinsi yang telah dilakukan oleh BPS didasarkan pada proses pembuatan dan banyaknya tenaga kerja yang terlibat. Di sini dibedakan empat kelompok industri yang meliputi industri besar, sedang, kecil, dan industri rumah tanngga.

Industri besar adalah perusahaan yang menggunakan tenaga kerja lebih atau sama dengan 100 orang, industri sedang antara 20 sampai dengan 99 orang, industri kecil antara 5 sampai dengan 19 orang, dan industri kerajinan rumah tangga lebih kecil atau sama dengan empat orang.

4. Sektor Listrik, Gas dan Air bersih a. Listrik

Subsektor ini mencakup kegiatan pembangpenulisn dan penyaluran tenaga listrik dengan menggunakan tenaga air, diesel, uap dan gas yang diselenggarakan oleh PLN dan non-PLN seperti oleh pemerintah daerah, swasta dan koperasi.

b. Gas

Mencakup kegiatan produksi dan pendistribusian gas kota oleh Perusahaan Negara Gas (PN GAS) untuk dijual kepada rumah tangga, industri dan penggunaan komersil lainnya. Kegiatan ini hanya terdapat di Kota medan. Gas yang dicakup adalah komoditi yang dihasilkan dari proses pembakaran batubara, minyak dan crack. Produksi ikutan yang dihasilkan adalah ter kasar, ter bersih, dan minyak ter.

c. Air bersih

Mencakup kegiatan penampungan, penjernihan dan pendistribusian air bersih kepada rumah tangga, industri, rumah sakit dan penggunaan komersial lainnya. Termasuk juga kegiatan penyediaan air dengan menggunakan kincir air atau lainnya yang diusahakan oleh Perusahaan Air Minum (PAM) milik pemerintah Daerah dan NON PAM milik swasta/ perorangan.

5. Sektor Bangunan

Mencakup kegiatan pembuatan dan perbaikan bangunan (konstruksi), baik dilakukan oleh kontraktor umum, yaitu unit usaha yang melakukan pekerjaan konstruksi untuk pihak lain, maupun oleh kontraktor khusus, yaitu unit usaha atau individu yang melakukan kegiatan konstruksi untuk dipakai sendiri. Yang digolongkan sebagai kegiatan konstruksi adalah pembuatan, pembangunan, pemasangan, dan perbaikan (berat maupun ringan). Semua jenis konstruksi, seperti bangunan tempat tinggal, bangunan bukan tempat tinggal, jalan, jembatan, pelabuhan (laut, udara, sungai), terminal dan sejenisnya.

6. Sektor Perdagangan, Hotel dan Restoran a. Perdagangan

Mencakup kegiatan pengumpulan dan pendistribusian barang baru maupun bekas/ afkiran oleh produsen lokal atau impor, kepada konsumen, tanpa mengubah bentuk dan sifat barang- barang tersebut

b. Hotel

Mencakup kegiatan penyediaan akomodasi dengan menggunakan sebagian atau seluruhnya sebagai tempat penginapan, beserta fasilitas lain yang menunjang seperti binatu, restoran, diskotik, tempat olah raga, penyewaan ruangan dan sebagainya. Jenis kegiatan perhotelan yang dicakup meliputi hotel, losmen, wisma, motel, pesenggrahan, bungalow, pondok dan sejenisnya, baik yang berbintang maupun tidak berbintang.

c. Restoran

Mencakup kegiatan penyadiaan makanan dan minuman jadi yang langsung dikonsumsi/ dihidangkan di tempat penjualan, baik tempat tetap maupun tidak tetap atau berpindah-pindah.

7. Sektor Pengangkutan dan Konsumsi a. Angkutan darat

i. Angkutan Kereta Api

Meliputi kegiatan pengangkutan barang dan penumpang dengan menggunakan kereta api.

ii. Angkutan Jalan Raya

Meliputi kegiatan pengangkutan barang dengan menggunakan kendaraan umum jalan raya baik bermotor maupun tidak bermotor.

iii. Pos dan Giro

Mencakup kegiatan pengiriman surat , wesel dan paket pos, termasuk kegiatan jasa pelayanan lainnya pada pihak ketiga seperti jasa goro, penjualan kertas bermaterai dan materai dagang.

iv. Telekomunikasi

Mencakup kegiatan jasa pengiriman berita melalui telepon, telegram dan teleks baik di dalam negri maupun ke/ dari luar negri

8. Sektor Keuangan a. Bank

b. Lembaga keuangan bukan Bank, mencakup kegiatan asuransi, koperasi simpan pinjam, penggadaian, perdaganagan valuta asing, pasar modal, bunga valuta asing.

c. Sewa bangunan

Mencakup kegiatan sewa menyewa atas penggunaan sebagian atau seluruh bangunan tempat tinggal maupun bukan tempat tinggal, tanpa memperhatikan status kepemilikannya.

d. Jasa perusahaan

Mencakup kegiatan jasa umunya lebih banyak melayani kebutuhan perusahaan dan bersifat komersial, seperti notaries, Lembaga Bantuan Hukum, Pembukuan dan Akutansi, periklanan, serta penyewaan mesin.

9. Sektor Jasa-Jasa a. Pemerintah

Sub sektor ini mencakup kegiatan tentang penyelenggaraan sistem administrasi Negara berupa jasa dan pelayanan umum kepada masyarakat. b. Swasta

Terdiri dari jasa social kemasyarakatan yang meliputi jasa kependidikan, kesehatan dan kemasyarakatan. Selain itu mencakup juga jasa hiburan dan rekreasi yang meliputi jasa bioskop, panggung kesenian studio radio swasta, taman hiburan klub malam serta produksi dan distribusi film.

2.3Pengertian Regresi

Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Sir Francis Galton ( 1822-1911). Menurutnya, analisis regresi berkenaan dengan studi ketergantungan dari suatu variabel yang disebut variabel tak bebas pada satu atau lebih variabel, yaitu variabel yang menerangkan dengan tujuan untuk memperkirakan atau meramalkan nilai-nilai dari variabel tak bebas apabila nilai variabel yang menerangkan sudah diketahui. Variabel yang menerangkan sering disebut variabel bebas.

persamaan dan garis yang menunjukkan hubungan antara variabel bebas dan variabel tak bebas, yang merupakan persamaan penduga yang berguna untuk menaksir atau meramalkan variabel tak bebas . Untuk mempelajari hubungan-hubungan antara beberapa variabel, analisis ini terdiri dari 2 bentuk, yaitu:

1. Analisis regresi linier sederhana

Analisis regresi sederhana merupakan hubungan antara 2 variabel, yaitu variabel bebas dan variabel tidak bebas. Regresi linier sederhana merupakan suatu prosedur untuk mendapatkan hubungan matematis dalam bentuk persamaan antara variabel tak bebas tunggal dengan variabel bebas tunggal. Variabel tak bebas adalah variabel yang nilainya selalu bergantung dengan nialai variabel lain, dalam hal ini variabel tak bebas nilainya selalu dipengaruhi oleh variabel bebas, sehingga disebut variabel terikat. Sedangkan variabel bebas adalah variabel yang nilainya tidak bergantung dengan variabel lain. Variabel tak bebas biasanya dinotasikan dengan Y dan variabel bebas dinotasikan dengan X.

Regresi linier sederhana hanya ada 1 peubah bebas X yang dihubungkan dengan satu peubah tak bebas Y. Bentuk-bentuk model regresi sederhana yang menunjukkan hubungan antara dua variabel, yaitu variabel X sebagai variabel bebas dan variabel Y sebagai variabel tak bebas adalah :

Y = β0 + β1X1 + ε

Dimana :

X = variabel bebas

β0 = intersept Y dari garis, yaitu titik dimana garis itu memotong sumbu Y

β1 = slope (kemiringan garis)

ε = kesalahan penduga

2. Analisis regresi linier berganda

Regresi linier berganda adalah analisa regresi yang menjelaskan hubungan antara variabel tak bebas dengan dua atau lebih variabel bebas. Dimana ada kalanya persamaan regresi tidak hanya dipengaruhi oleh satu faktor atau peubah bebas dalam menganalisanya, tapi dapat juga dipengaruhi oleh dua atau lebih faktor yang mempengaruhinya. Maka regresi linier yang mengandung lebih dari satu peubah bebas digunakan regresi linier berganda.

Regresi linier berganda hampir sama dengan regresi linier sederhana, hanya saja pada regersi linier berganda variabel bebasnya lebih dari satu. Tujuan analisa regresi linier berganda adalah untuk mengukur intensitas hubungan dua variabel atau lebih dan membuat perkiraan nilai Y atas nilai X. Regresi linier berganda juga berguna untuk mencari pengaruh dua variabel bebas atau lebih terhadap variabel terikatnya, dengan demikian regresi linier berganda dapat digunakan untuk penelitian yang menyertakan beberapa variabel sekaligus. Bentuk umum model regresi linier untuk populasi adalah :

Y = Variabel tak bebas X1,2,…,k = Variabel bebas

β0 = koefisien intersep regresi

β1, β2,…, βk = koefisien slope regresi

ε = error persamaan regresi

Model diatas merupakan model regresi untuk populasi, sedangkan apabila penulis hanya menarik sebahagian (berupa sampel) dari populasi acak, dan tidak mengetahui regresi populasi perlu diduga berdasarkan model regresi sampel, sebagai berikut :

b0 + b1X1 + b2X2 + … + bkXk

Dimana:

Y = Variabel tak bebas

X1 ,X2 ,.., Xk = variabel bebas

b0 ,b1,.., bk = koefisien regresi

Tabel 2.1 Hasil Observasi

2.5 Membentuk Persamaan Regresi Linier Berganda

Dalam regresi linier berganda, variabel tak bebas Y bergantung pada dua atau lebih variabel bebas X. bentuk persamaan regresi linier berganda yang mencakup dua atau lebih variabel yaitu:

Untuk regresi linier dengan beberapa variabel bebas X1, X2, X3 akan didapat

persamaan :

b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + ε

Nomor Observasi

Respon Variabel Bebas

Y X1i X2i … Xki

1 Y1 X11 X21 … Xki

2 Y2 X12 X22 … Xk2

. . … .

. . … .

. . … .

N Yn Xin X2n … Xkn

Untuk memperoleh nilai dari koefisien b0 ,b1 ,b2 dan b3 nilai-nilai dari tabel

hasil observasi dapat disusun kedalam persamaaan berikut ini :

∑ Y = nb0 + b1∑ X1 + b2∑ X2 + b3∑ X3

∑ YX1 = b0∑ X1 + b1∑ (X1)2 + b2∑ X1X2 +b3∑ X1X3

∑ YX2 = b0∑ X2 + b1∑ X1X2 + b2∑ (X2)2 +b3∑ X2X3

∑ YX2 = b0∑ X3 + b1∑ X1X3 + b2∑ X2X3 +b3∑( X3)2

2.6 Uji F pada regresi linier berganda

Untuk memperoleh kepastian bahwa model yang dihasilkan secara umum dapat digunakan maka diperlukan suatu pengujian secara bersama-sama. Pengujian dilaksanakan dengan uji F.

Fhitung= _/ /

Dengan :

Fhitung = statistik F yang menyebar mengikuti distribusi F, dengan derajat bebas (V1 = k dan ; V2 = n-k-1)

JK reg = Jumlah kuadrat regresi

JK res = ∑( Y-Ŷ )2

Langkah-langkah yang dilakukan dalam pengujian hipotesa ini adalah :

a. H0 : b1 = b2 = … = bk = 0

H1 : tidak semua dari bi (i = 1,2,…,k) adalah nol

b. Pilih taraf α yang diinginkan

c. Hitung statistik Fhit dengan menggunakan formula diatas d. Keputusan : Tolak H0 jika Fhit> Ftab; k: n-k-1

Terima H0 jika Fhit< Ftab; k : n-k-1

2.7Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi yang dinyatakan dengan R2 adalah merupakan ukuran

keterwakilan variabel terikat oleh variabel bebas atau sejauh mana variabel bebas dapat menjelaskan variabel terikat. Koefisien determinasi R2 biasanya diubah kedalam

bentuk persen untuk penafsirannya. Adapun persamaan untuk menghitung koefisien determinasi adalah :

R2 =

∑

Dimana :

JK reg = Jumlah Kuadarat regresi

2.8 Koefisien Korelasi

korelasi merupakan kekuatan hubungan antara suatu variabel dengan variabel yang lain. Dua atau lebih variabel dapat memiliki korelasi yang tinggi, korelasi yang rendah, korelasi negative ataupun tidak memiliki korelasi sama sekali. Analisa korelasi yang akan diukur adalah korelasi antara jumlah sektor industri pengolahan, sektor listrik, gas dan air dan sektor bangunan terhadap jumlah PDRB, dengan demikian secara umum formulasi korelasinya dirumuskan sebagai berikut :

r = ∑ ∑ ∑

∑ ∑ ∑ ∑

Sedangkan rumus untuk menghitung korelasi antara variabel tak bebas dengan tiga variabel bebasnya, dituliskan :

1. Koefisien korelasi antara Y dengan X1

r = ∑ ∑ ∑

∑ ∑ ∑ ∑

2. Koefisien korelasi antara Y dengan X2

r = ∑ ∑ ∑

∑ ∑ ∑ ∑

3. Koefisien korelasi antara Y dengan X3

r = ∑ ∑ ∑

∑ ∑ ∑ ∑

a. Bila r mendekati +1, berarti hubungan antara X dan Y sempurna dan positif atau mendekati 1, hubungan sangat kuat dan positif.

b. Bila r mendekati -1, berarti hubungan X dan Y sempurna dan negative atau mendekati -1, hubungan sangat kuat dan negative

c. Bila r = 0, berarti hubungan antara X dan Y tersebut sangat lemah

Sedangkan arti harga korelasi akan dikonsultasikan dengan tabel interpretasi nilai r sebagai berikut:

Tabel 2.2 Interpretasi Koefisien Korelasi r

Interval koefisien Tingkat Hubungan

0,80 - 1,000 Sangat Kuat

0,60 – 0,799 Kuat

0,40 – 0,599 Cukup kuat

0,20 – 0,399 Rendah

0,00 – 0,199 Sangat rendah

Analisis ini bertujuan untuk mengukur kekuatan atau derajat hubungan diantara dua varibel. Derajat hubungan antara dua variabel disebut sebagai koralasi sederhana, sedangkan derajat yang berkaitan dengan tiga atau lebih variabel disebut sebagai korelasi ganda. Korelasi dapat bersifat linier atau non linier.

2.9 Uji keberartian Koefisien Korelasi Ganda

Sebelum harga koefisien korelasi ganda R yang diperoleh digunakan untuk mengambil kesimpulan/ keputusan , terlebih dahulu perlu diperiksa mengenai keberartiannya. Pemeriksaan ini dilakukan melalui pengujian antara hipotesis nol bahwa koefisien korelasi ganda tidak berarti dengan hipotesis alternative bahwa koefisien korelasi ganda berarti.. statistik yang diguanakan untuk pengujian hipotesis nol tersebut adalah :

/ /

Dimana :

R = koefisien korelasi ganda

n = banyak data

k = jumlah peubah / variabel bebas

dengan kriteria pengujian : Tolak H0 jika Fhit > Ftab

BAB 3

ANALISIS DAN PENGOLAHAN DATA

3.1 Data yang Dianalis

Data yang akan dibahas sebagaimana dijelaskan dalam Bab 1, penulis akan melihat pengaruh sektor industri pengolahan, sektor listrik, gas & air, dan sektor bangunan terhadap pertumbuhan PDRB di Kota Medan. Dalam hal ini objek pengamatannya dimulai dari tahun 1999 sampai dengan 2008

Y : Jumlah PDRB

X1 : Sektor Industri Pengolahan

X2 : Sektor Listrik, Gas & Air

X3 : Sektor Bangunan

Data yang diperoleh dari BPS Sumatera Utara dari tahun 1999 sampai dengan 2008 disusun dalam tabel 3.1 berikut

Tabel 3.1 Data PDRB Kota Medan tahun 1999 sampai dengan tahun 2008 (dalam satuan jutaan Rupiah)

Sumber : Badan Pusat statistika Sumatera Utara 2009

3.2 Menentukan Persamaan Regresi Linier Berganda

Hubungan antara variabel-variabel bebas (X) terhadap variabel tak bebas (Y) dapat terlihat melalui persamaan-persamaan regresi berganda. Persamaan yang penulis miliki adalah sebagai berikut :

Ŷ

No. Tahun Y X1 X2 X3

1 1999 10.922.094,19 2.159.199,35 383.519,47 530.299,17 2 2000 13.958.606,54 2.864.148,34 414.223,16 728.544,60 3 2001 17.145.663,88 3.635.095,45 571.815,49 898.581,04 4 2002 19.660.542,50 3.957.938,12 674.546,28 1.014.144,82 5 2003 22.542.021,05 4.265.965,28 884.195,38 1.132.436,19

6 2004 33.115.347,06 4.858.052,89 1.034.912,60 1.382.193,83

7 2005 42.792.450,19 7.094.919,38 917.530,98 3.502.798,64

8 2006 48.849.946,89 7.960.595,90 1.102.658,52 4.795.785,16

9 2007 55.455.584,62 9.029.327,78 1.040.734,65 5.420.082,16

10 2008 65.221.770,00 10.420.820,00 1.125.880,00 6.233.090,00

Untuk menentukan koefisien-koefisien regresi tersebut yaitu b0, b1, b2, b3 maka

dibutuhkan nilai n, ∑Y, ∑X1, ∑X2, ∑X3, ∑X1Y, ∑X2Y, ∑X3Y, ∑X12,∑X22, ∑X32,

∑X1X2,∑X1X3 dan ∑X2X3. Nilai-nilai tersebut adalah :

N : 10

∑Y : 329.664.026,92

∑X1 : 56.246.062,49

∑X2 : 8.150.016,53

∑X3 : 25.637.955,61

∑X1Y : 2.333.618.067.547.880,00

∑X2Y : 311.514.600.435.227,00

∑X3Y : 1.213.880.253.464.990,00

∑X12 : 3.163.619.545.628.980,00

∑X22 : 66.422.769.439.273,20

∑X32 : 657.304.767.860.330,00

∑X1X2 : 51.979.869.160.456,50

∑X1X3 : 198.980.724.908.962,00

∑X2X3 : 25.295.433.248.713,70

∑Y = nb0 + b1∑X1 + b2∑X2 + b3∑X3

∑YX1 = b0∑X1 + b1(∑X1)2 + b2∑X1X2 + b3∑X1X3

∑YX2 = b0∑X2 + b1∑X1X2 + b2(∑X2)2 + b3∑X2X3

∑YX3 = b0∑X3 + b1∑X1X3 + b2∑X2X3 + b3(∑X3)2

Nilai dari masing-masing variabel disubtitusikan ke dalam bentuk persamaan diatas, sehingga diperoleh bentuk persamaan berikut:

329.664.026,92 = 10 b0 + 56.246.062,49 b1 + 8.150.016,53 b2

+ 25.637.955,61 b3

2.333.618.067.547.880,00 = 56.246.062,49 b0 + 3.163.619.545.628.980,00 b1

+ 51.979.869.160.456,50 b2 +198.980.724.908.962,00b3

311.514.600.435.227,00 = 8.150.016,53 b0 + 51.979.869.160.456,50 b1

+ 66.422.769.439.273,20 b2 + 25.295.433.248.713,70 b3

1.213.880.253.464.990,00 = 25.637.955,61 b0 + 198.980.724.908.962,00 b1

+ 25.295.433.248.713,70 b2 +657.304.767.860.330,00 b3

Agar proses perhitungan mencari nilai koefisien dari b0, b1, b2, b3 lebih mudah, maka

penulis menggunakan program komputer yaitu SPSS. Nilai dari koefisien tersebut adalah

b0 = - 5.270.430, 240

b2 = 10,591

b3 = 1,811

persamaan regresi yang dihasilkan adalah:

Y = - 5.270.430, 240 + 4,438 X1 + 10,591 X2 + 1,811 X3

Untuk memperoleh kepastian bahwa model yang dihasilkan secara umum dapat digunakan maka perlu dilakukan suatu pengujian secara bersama-sama. Pengujian dilakukan dengan uji F melalui prosedur sebagai berikut.

Perumusan hipotesis:

H0 : b1 = b2 = …= bk = 0

H1 : tidak semua dari bi (i = 1,2,…, k ) adalah nol

Kriteria pengujiannya: H0 ditolak jika Fhitung > Ftabel

H0 diterima jika Fhitung < Ftabel

(dengan dk = k : n-k-1)

Fhitung= _/ /

Untuk menghitung y , , digunakan rumus

∑ ∑

JKreg = ∑ ∑ ∑

= 4,438 ( 479.387.721.663.141,000) + 10,591 (42.837.873.560.790,900)+ 1,811(368.689.084.626.110,000)

= 3.248.914.559.881.240,000

JKres = ∑( Y-Ŷ )2

= 29.313.190.704.601,600

. _. . _. . _. . _. . _, , _//

Fhit = 221,69

Nilai Fhit tersebut dibandingkan dengan nilai Ftab pada derajat bebas pembilang 3 dan

derajat bebas penyebut 6 dan menggunakan α 0,05. Besar dari Ftab tersebut adalah =

4,76. Karena Fhit = 221,69 lebih besar dari Ftab = 4,76 , maka H0 ditolak. Dengan

demikian hal ini berarti bahwa persamaan regresi linier berganda sangat berarti atau bersifat nyata.

3.3 Menghitung Korelasi Berganda dan Koefisien Determinasi

Untuk menghitung nilai dari koefisien determinasi dibutuhkan nilai dari ∑ , dari tabel lampiran 3 nilai tesebut adalah 3.278.289.670.624.180,000. Sedangkan nilai dari JKreg sudah ada dalam perhitungan diatas, yaitu 3.248.914.559.881.240,000.

Maka perhitungan koefisien determinasinya:

R2 =

∑

. . . ,

. . . ,

R2 = 0,991

Nilai dari koefisien korelasi ganda nya adalah :

R = 0,996

Dengan demikian koefisien determinasi dari persamaan adalah 0,991. Dapat dikatakan bahwa perubahan nilai Jumlah PDRB adalah 99,1% dipengaruhi oleh sektor industri pengolahan, sektor listrik, air & gas, dan sektor bangunan dan sisanya sebesar 0,9% dipengaruhi oleh faktor lain selain ketiga faktor tersebut. Nilai dari koefisien korelasi ganda R = 0,996 berarti bahwa ketiga sektor mempunyai korelasi positif/ hubungan yang sangat kuat terhadap jumlah PDRB.

3.4 Uji Keberartian Koefisien Korelasi Ganda

Dengan diperolehnya R2 = 0,991 untuk korelasi ganda antara Jumlah PDRB (Y)

dengan sektor industri pengolahan (X1), sektor listrik, air dan gas (X2) dan sektor

bangunan (X3), untuk n = 10 dan k = 3, maka hipotesisnya dapat dirumuskan sebagai

berikut:

H0 : R = 0

H1 : R ≠ 0

, /

. / ,

Dari tabel distribusi F(0,01 ; 3 ; 6) = 9,78, nilai Ftab jauh lebih kecil dari Fhit .

dengan demikian hipotesis nol ditolak ini berarti bahwa korfisien korelasi ganda antara Jumlah PDRB (Y) dengan sektor industri pengolahan (X1), sektor listrik, air

dan gas (X2) dan sektor bangunan (X3) sangat berarti.

3.5Perhitungan Korelasi antar variabel Y dengan Xi

=

∑ ∑ ∑

∑ ∑ ∑ ∑

=

. . . , . . , . . ,

. . . . , . . ,

= 0,994

= ∑ ∑ ∑

∑ ∑ ∑ ∑

= . . . . , . . , . . ,

. . . . , . . ,

. . . . . , . . ,

. = 0,882

= ∑ ∑ ∑

∑ ∑ ∑ ∑

= . . . , . . , . . ,

. . . . , . . . ,

. . . , . . ,

= 0,975

dari hasil perhitungan diatas didapat bahwa korelasi antara jumlah PDRB dengan sektor industri pengolahan adalah sebesar 0,994, dengan sektor listrik air dan gas adalah sebesar 0,882 dan dengan sektor bangunan adalah sebesar 0,975. Ketiga

merupakan sektor yang memiliki korelasi paling kuat dengan jumlah PDRB yaitu 0,994, ini berarti bahwa sektor industri pengolahan memberikan pengaruh yang lebih kuat terhadap pertumbuhan PDRB di Kota Medan.

BAB 4

IMPLEMENTASI SISTEM

4.1 Pengenalan SPSS

Pada awalnya, sebelum diberi nama Statistical Product and Service Solutions, aplikasi ini bernama Statistical Package for the Social Sciences yang dibuat pada tahun 1968 oleh Norman Nie, seorang mahasiswa lulusan fakultas ilmu politik dari Stanford University. SPSS sangat berguna bagi ilmu social di era tersebut, dan digunakan untuk analisis pasar, penelitian kesehatan, survey kesehatan, dan masih banyak lagi.

Program SPSS bekerja dengan membandingkan suatu data kedalam suatu paket hasil analisis. Sehingga dalam pengolahan lebih mudah dalam penggunaan serta analisisnya dalam aplikasi permasalahan riset dan bisnis. SPSS dilengkapi kemampuan untuk akses data, persiapan dan manajemen data, analisis data, serta dalam laporan hasil olahan. Sedangkan perangkat lunak sekarang sangat banyak untuk penyelesaian pengolahan data statistic. Program aplikasi untuk pengolahan data yang beredara saat ini sudah banyak macamnya antara lain SHAZAM, Systant, Ecosim, Ecostat, Minitab, SAS, Statgraph, SPSS, Statistica, dan sebagianya.

Dari berbagai perangkat pilihan lunak yang akan digunakan dalam pengolahan data SPSS merupakan yang paling popular. Mengapa SPSS, karena memiliki beberapa kelebihan yaitu terdapat banyak fasilitas yang dapat menangani berbagai persoalan statistika, memiliki tampilan user friendly, dan merupakan terobosan baru berkaitan dengan perkembangan teknologi infromasi, khususnya E Business. Dalam hal ini SPSS telah dilengkapi dengan fasilitas OLAP (Online Analytical processing) yang akan memudahkan dalam pemecahan pengolahan data. Selain itu, kelebihan SPSS adalah dapat digunakan untuk mengakses data dari berbagai perangkat lunak yang lain

selanjutnya diolah dan kemudian dianalisis.

4.2 Pengoperasian SPSS

Langkah-langkah Pengoperasian SPSS:

1. Mengaktifkan SPSS 17 dengan melakukan klik start => All Programs => SPSS 17

Aka teru

2. Klik

mun

an muncul umpuk dibaw

k cancel un ncul lingkun

kotak dial wahnya.

ntuk memu ngan kerja S

log SPSS

ulai memasu SPSS Data

17 (aktif)

ukkan (inpu Editor

dan SPSS

ut) data bar

Data Edit

ru, setelah

tor yang

Gam 3. Seb form 4. Mel jend mbar Lingku belum melak mat atau jen

lakukan pem dela yang ak

ungan Kerja

kukan prose nis data pada

masukan (en ktif

ja SPSS data

es pemasuk a variable v

ntri) data de

a Editor

kan data , d

view.

engan meng

data disesua

gklik pada ic

aikan sesuai

con data vi

i dengan

5. Mel kem beri

lakukan ana mudian pilih

ikut.

alisis data p h regression

pada data vi n dan Linie

iew dengan

er, maka ak

n cara klik ic kan tampak

con toolbar dialog box

analyze

6. Dar

Dep

dan

7. Unt

=> B

ri dialog b pendent , d n pilih OK.

tuk mengola

Bivariate p

box seperti dan X1, X2, X

ah data den pada menu

tersebut d X3 ke Inde

ngan persam sehingga ko

ibawah ini

pendent. K

maan korela otak dialog

, kemudia Kemudian bi

asi, klik an

Bivariat Co

an masukka iarkan yang

nalyze => c

orrelations m

an Y ke g lainnya

correlate

8. Mas

List Pea

sukkan vari

trik, Air & arson pada C

iable Jum & Gas, dan

Correlation

mlah PDRB

an Sektor B ns Coefficie

B, Sektor i Bangunan ents, klik O

industry Pe

pada kot

OK

engolahan, tak variabl

, Sektor les, pilih

BAB 5

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan analisis data dari bab 3, maka penulis dapat menguraikan beberapa kesimpulan yaitu :

1. Model persamaan regresi yang diperoleh adalah

Y = -5.270.430,24 + 4,438X1 + 10,591X2 + 1,811X3 , dimana ketiga

variabel ( b1,b2, dan b3) memiliki nilai yang positif, ini berarti bahwa ketika

variabel X (sektor industri pengolahan, sektor listrik, air & gas serta sektor bangunan) mengalami kenaikan maka variabel Y (jumlah PDRB) juga mengalami kenaikan.

2. Model persamaan regresi tersebut secara umum signifikan karena nilai Fhit =

221,69 dengan nilai α = 0,05 lebih besar dari nilai Ftab (0,05 ; 3 ; 6 ) = 4,76 , ini

berarti bahwa secara umum ketiga variabel bebas sama-sama memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel jumlah PDRB

3. Nilai koefisien determinasi (R2) adalah sebesar 0,991 Dapat dikatakan bahwa

perubahan nilai Jumlah PDRB adalah 99,1% dipengaruhi oleh sektor industri pengolahan, sektor listrik, air & gas, dan sektor bangunan dan sisanya sebesar 0,9% dipengaruhi oleh faktor lain selain ketiga faktor tersebut. Nilai dari koefisien korelasi ganda R = 0,996 berarti bahwa ketiga sektor mempunyai korelasi positif/ hubungan yang sangat kuat terhadap jumlah PDRB.

4. Koefisien korelasi ganda secara umum signifikan karena nilai Fhit = 222,022

lebih besar dari nilai Ftab(0,01 ; 3 ; 6) = 9,78, dengan demikian hipotesis nol

ditolak ini berarti bahwa korfisien korelasi ganda antara Jumlah PDRB (Y) dengan sektor industri pengolahan (X1), sektor listrik, air dan gas (X2) dan

sektor bangunan (X3) sangat berarti.

5. Sektor industri pengolahan merupakan sektor yang paling banyak memberikan kontribusi terhadap jumlah PDRB, ini terlinat dari nilai korelasi ry2 yang tinggi

yaitu sebesar 0,994

5.2 Saran

Dalam mengontrol Produk Domestik regional Bruto (PDRB) berdasarkan harga berlaku di daerah Kota Medan, hendaknya Badan Pusat Statistk (BPS) Sumatera Utara mulai mmperhatikan sektor-sektor yang paling dominan mempengaruhi Jumlah PDRB agar tidak terjadi penyimpangan ketika pemerintah daerah ingin melakukan pemerataan pertumbuhan PDRB di kota Medan.

DAFTAR PUSTAKA

Algifari.1997. Analisis Regresi Teori, Kasus dan Solusi.Yogyakarta : BPFE.

Sudjana,Prof.DR.M.A.,M.sc. 1996.Teknik Analisis Regresi dan Korelasi bagi Para Peneliti. Bandung: Penerbit Tarsito.

Sudjana,Prof.DR.M.A.,M.sc.2005. Metode Statistika. Bandung: Penerbit Tarsito.

Suharjo,Bambang.2008. Analisis Regresi Terapan dengan SPSS. Yogyakarta : Graha Ilmu.

Trihendradi,C. 2009. Step by Step SPSS 16 Analisis Data Statistik. Yogyakarta : Penerbit Andi.

5. Mel kem beri

lakukan ana mudian pilih

ikut.

alisis data p h regression

pada data vi n dan Linie

iew dengan er, maka ak

n cara klik ic kan tampak

con toolbar dialog box

analyze x sebagai

6. Dar Dep dan

7. Unt

=> B

ri dialog b pendent , d n pilih OK.

tuk mengola Bivariate p

box seperti dan X1, X2, X

ah data den pada menu

tersebut d X3 ke Inde

ngan persam sehingga ko ibawah ini pendent. K maan korela otak dialog , kemudia Kemudian bi

asi, klik an Bivariat Co

an masukka iarkan yang

nalyze => c orrelations m

an Y ke g lainnya

correlate muncul.

8. Mas List Pea

sukkan vari trik, Air & arson pada C

iable Jum & Gas, dan

Correlation

mlah PDRB an Sektor B

ns Coefficie

B, Sektor i Bangunan ents, klik O

industry Pe pada kot OK

engolahan, tak variabl

, Sektor les, pilih

BAB 5

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan analisis data dari bab 3, maka penulis dapat menguraikan beberapa kesimpulan yaitu :

1. Model persamaan regresi yang diperoleh adalah

Y = -5.270.430,24 + 4,438X1 + 10,591X2 + 1,811X3 , dimana ketiga

variabel ( b1,b2, dan b3) memiliki nilai yang positif, ini berarti bahwa ketika

variabel X (sektor industri pengolahan, sektor listrik, air & gas serta sektor bangunan) mengalami kenaikan maka variabel Y (jumlah PDRB) juga mengalami kenaikan.

2. Model persamaan regresi tersebut secara umum signifikan karena nilai Fhit =

221,69 dengan nilai α = 0,05 lebih besar dari nilai Ftab (0,05 ; 3 ; 6 ) = 4,76 , ini

berarti bahwa secara umum ketiga variabel bebas sama-sama memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel jumlah PDRB

3. Nilai koefisien determinasi (R2) adalah sebesar 0,991 Dapat dikatakan bahwa perubahan nilai Jumlah PDRB adalah 99,1% dipengaruhi oleh sektor industri pengolahan, sektor listrik, air & gas, dan sektor bangunan dan sisanya sebesar 0,9% dipengaruhi oleh faktor lain selain ketiga faktor tersebut. Nilai dari koefisien korelasi ganda R = 0,996 berarti bahwa ketiga sektor mempunyai korelasi positif/ hubungan yang sangat kuat terhadap jumlah PDRB.

4. Koefisien korelasi ganda secara umum signifikan karena nilai Fhit = 222,022

lebih besar dari nilai Ftab(0,01 ; 3 ; 6) = 9,78, dengan demikian hipotesis nol

ditolak ini berarti bahwa korfisien korelasi ganda antara Jumlah PDRB (Y) dengan sektor industri pengolahan (X1), sektor listrik, air dan gas (X2) dan

sektor bangunan (X3) sangat berarti.

5. Sektor industri pengolahan merupakan sektor yang paling banyak memberikan kontribusi terhadap jumlah PDRB, ini terlinat dari nilai korelasi ry2 yang tinggi

yaitu sebesar 0,994

5.2 Saran

Dalam mengontrol Produk Domestik regional Bruto (PDRB) berdasarkan harga berlaku di daerah Kota Medan, hendaknya Badan Pusat Statistk (BPS) Sumatera Utara mulai mmperhatikan sektor-sektor yang paling dominan mempengaruhi Jumlah PDRB agar tidak terjadi penyimpangan ketika pemerintah daerah ingin melakukan pemerataan pertumbuhan PDRB di kota Medan.

DAFTAR PUSTAKA

Algifari.1997. Analisis Regresi Teori, Kasus dan Solusi.Yogyakarta : BPFE.

Sudjana,Prof.DR.M.A.,M.sc. 1996.Teknik Analisis Regresi dan Korelasi bagi Para Peneliti. Bandung: Penerbit Tarsito.

Sudjana,Prof.DR.M.A.,M.sc.2005. Metode Statistika. Bandung: Penerbit Tarsito.

Suharjo,Bambang.2008. Analisis Regresi Terapan dengan SPSS. Yogyakarta : Graha Ilmu.

Trihendradi,C. 2009. Step by Step SPSS 16 Analisis Data Statistik. Yogyakarta : Penerbit Andi.