Kalimantan Selatan P63, Sulawesi Utara P71, Sulawesi Tengah P72,
Sulawesi Selatan
P73, Sulawesi
Tenggara P74,
Gorontalo P75,
Sulawesi Barat P76, Maluku P81, Maluku Utara P82, Papua Barat P91,
Papua P94. Provinsi tersebut merupakan objek yang terletak berlawanan arah
dengan semua variabel, maka objek tersebut memiliki nilai di bawah rata-rata.
Gambar 2 juga menunjukkan variabel dan
memiliki panjang vektor yang relatif sama panjang. Hal
ini menunjukkan bahwa keragaman data pada variabel-variabel tersebut relatif sama besar.
Variabel digambarkan dengan vektor yang
lebih pendek dari variabel lainnya. Hal ini menunjukkan
bahwa variabel
tersebut keragaman yang relatif kecil.
Korelasi antar variabel dicerminkan oleh seberapa kecil sudut yang dibentuk antar
variabel, semakin kecil sudut antar variabel semakin
tinggi korelasi.
Variabel membentuk sudut lancip terhadap variabel
dan artinya semakin
tinggi PDRB sektor konstruksi maka PDRB sektor pertanian, industri, listrik, perdagangan,
komunikasi, keuangan, dan jasa semakin meningkat. Variabel
hampir membentuk sudut siku-siku terhadap variabel
artinya sektor konstruksi tidak berkorelasi dengan
sektor pertambangan.
3.3 Menentukan
Bentuk Hubungan
Terbaik dan Menganalisis Masalah Multikolinearitas
Antarsektor Lapangan Usaha
Untuk melihat hubungan yang linear antara PDRB per kapita dengan sektor
lapangan usaha yaitu dengan analisis regresi. Data yang digunakan yaitu sembilan sektor
lapangan usaha dengan PDRB per kapita provisi di Indonesia.
Lampiran 2 menghasilkan regresi data 33 provinsi di Indonesia dengan sembilan sektor
yaitu R
2
adj= 0,939 dan nilai sig = 0, maka model tersebut sudah cukup baik artinya
93,9 respon dapat dijelaskan oleh model sedangkan sisanya 6,1 dipengaruhi atau
dijelaskan oleh variabel lain yang tidak masuk dalam model penelitian ini, regresi disajikan
pada persamaan 1.
Berdasarkan Lampiran 3 output yang dihasilkan multikolinearitas dari sembilan
sektor lapangan usaha yang diteliti terdapat delapan sektor lapangan usaha memiliki nilai
VIF 5 hanya satu sektor yang menghasilkan nilai VIF
5 yaitu sektor pertambangan sebesar 3,525. Jadi data tersebut tidak bebas
multikolinearitas. Sebagai
akibatnya interpretasi dari koefisien regresi menjadi
tidak valid. Berdasarkan Lampiran 2 model persamaan yang dihasilkan yaitu
1
Regresi setiap sektor lapangan usaha dengan PDRB per kapita
Untuk melihat bentuk hubungan terbaik antara sektor lapangan usaha dengan PDRB
per kapita yaitu dengan meregresikan setiap satu per satu sektor lapangan usaha.
a.
Sektor Pertanian
Analisis regresi sederhana antara PDRB per kapita dan PDRB sektor pertanian
menghasilkan R
2
= 0 dan nilai p = 0,929. Kemudian dilakukan analisis regresi berbagai
model. Model yang terbaik adalah model persamaan invers dengan R
2
= 0,090 dan nilai p = 0,089 Lampiran 4.1 dengan model
regresi sebagai berikut
̂
Gambar 3 Grafik PDRB per kapita dengan PDRB sektor pertanian.
b. Sektor Pertambangan
Analisis regresi sederhana antara PDRB per kapita dan PDRB sektor pertambangan
menghasilkan R
2
= 0,582 dan nilai p = 0 Lampiran 4.2. Dari hasil tersebut nilai R
2
sudah cukup baik dan dapat disimpulkan bahwa
sektor pertambangan
memiliki hubungan yang linear dengan model regresi
sebagai berikut
̂ .
Gambar 4 Grafik PDRB per kapita dengan PDRB sektor pertambangan.
c. Sektor Industri
Analisis regresi sederhana antara PDRB per kapita dan PDRB sektor industri
menghasilkan R
2
= 0,104 dan nilai p = 0,680. Kemudian dilakukan analisis regresi berbagai
model. Model yang terbaik adalah model persamaan kubik dengan R
2
= 0,423 dan nilai p = 0,001 Lampiran 4.3 dengan model
regresi sebagai berikut ̂
.
Gambar 5 Grafik PDRB per kapita dengan PDRB sektor industri.
d.
Sektor Listrik
Analisis regresi sederhana antara PDRB per
kapita dan
PDRB sektor
listrik menghasilkan R
2
= 0,016 dan nilai p = 0,489. Kemudian dilakukan analisis regresi berbagai
model. Model yang terbaik adalah model persamaan S sigmoid dengan R
2
= 0,302 dan nilai p = 0,001 Lampiran 4.4 dengan model
regresi sebagai berikut
̂ .
Gambar 6 Grafik PDRB per kapita dengan PDRB sektor listrik.
e. Sektor Konstruksi
Analisis regresi sederhana antara PDRB per kapita dan PDRB sektor konstruksi
menghasilkan R
2
= 0,244 dan nilai p = 0,003. Kemudian dilakukan analisis regresi berbagai
model. Model yang terbaik adalah model persamaan power R
2
= 0,432 dan nilai p = 0 lampiran 4.5 dengan model regresi sebagai
berikut PDRB sektor pertanian
PDRB sektor industri
PDRB sektor pertambangan PDRB sektor listrik
P DRB p
er Ka
p it
a
P DRB p
er Ka
p it
a P
DRB p er
Ka p
it a
P DRB p
er Ka
p it
a
̂ .
Gambar 7 Grafik PDRB per kapita dengan PDRB sektor konstruksi.
f. Sektor Perdagangan
Analisis regresi sederhana antara PDRB per kapita dan PDRB sektor perdagangan
menghasilkan R
2
= 0,068 dan nilai p = 0,144. Kemudian dilakukan analisis regresi berbagai
model. Model yang terbaik adalah model persamaan power dengan R
2
= 0,269 dan nilai p = 0,002 Lampiran 4.6 dengan model
regresi sebagai berikut ̂
.
Gambar 8 Grafik PDRB per kapita dengan PDRB sektor perdagangan.
g. Sektor Komunikasi
Analisis regresi sederhana antara PDRB per kapita dan PDRB sektor komunikasi
menghasilkan R
2
= 0,162 dan nilai p = 0,020. Kemudian dilakukan analisis regresi berbagai
model. Model yang terbaik adalah model persamaan kubik dengan R
2
= 0,314 dan nilai p = 0,011 Lampiran 4.7 dengan model
regresi sebagai berikut ̂
. Gambar 9 Grafik PDRB per kapita dengan
PDRB sektor komunikasi. h.
Sektor Keuangan Analisis regresi sederhana antara PDRB
per kapita dan PDRB sektor keuangan menghasilkan R
2
= 0,236 dan nilai p = 0,004. Kemudian dilakukan analisis regresi berbagai
model. Model yang terbaik adalah model persamaan power dengan dengan nilai R
2
= 0,319 dan nilai p = 0,001 Lampiran 4.8
dengan model regresi sebagai berikut ̂
.
Gambar 10 Grafik PDRB per kapita dengan PDRB sektor keuangan.
i. Sektor Jasa
Analisis regresi sederhana antara PDRB per
kapita dan
PDRB sektor
jasa menghasilkan R
2
= 0,130 dan nilai p = 0,039. Kemudian dilakukan analisis regresi berbagai
model. Model yang terbaik adalah model persamaan kubik dengan R
2
= 0,284 dan nilai p = 0,020 Lampiran 4.9 dengan model
regresi sebagai berikut ̂
. PDRB sektor konstruksi
PDRB sektor perdagangan PDRB sektor komunikasi
PDRB sektor keuangan P
DRB p er
Ka p
it a
P DRB p
er Ka
p it
a P
DRB p er
Ka p
it a
P DRB p
er Ka
p it
a
Gambar 11 Grafik PDRB per kapita dengan PDRB sektor jasa.
3.4 Menentukan Model Persamaan Terbaik
