78
4.3.3. Uji Hipotesis Secara Parsial
Analisis ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh antara variabel bebas Angkatan Kerja X
1
, Pertumbuhan Ekonomi X
2
, Upah Minimum Regional X
3
,dan Investasi X
4
Tabel 9 : Hasil Analisis Variabel Angkatan Kerja X
. Hasil penghitungan tersebut dapat dilihat dalam analisis sebagai berikut :
1
, Pertumbuhan Ekonomi X
2
, Upah Minimum Regional X
3
,dan Investasi X
4
Variabel terhadap Tingkat Pengangguran.
Koefisien Regresi
T hitung
t tabel r
2
Parsial Angkatan Kerja X1
0,000000194 0,334
2,228 0,011
Pertumbuhan Ekonomi X2 -0,070
-0,885 2,228
0,072 Upah Minimum Regional X3
0,00000521 1,402
2,228 0,164
InvestasiX4 0,0000000101
1,079 2,228
0,104 Variabel terikat : Tingkat Pengangguran
Konstanta : -1,961 Koefisien Korelasi R : 0,852 R
2
: 0,726 Sumber: Lampiran 3 dan 6
Selanjutnya untuk melihat ada tidaknya pengaruh masing-masing variabel terhadap variable terikatnya, dapat dianalisa melalui uji t dengan
ketentuan sebagai berikut :
a Pengaruh secara parsial antara Angkatan Kerja X
1
Langkah-langkah pengujian :
terhadap Tingkat Pengangguran Y
i. Ho : β
1
Hi : β
= 0 tidak ada pengaruh
1
ii. α = 0,05 dengan df = 10 ≠ 0 ada pengaruh
iii. t hitung =
β Se
β
1 1
= 0,334
79 iv. level of significani = 0,052 0,025 berarti t tabel sebesar 2,228
v. pengujian
Gambar 11 :
Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial Faktor Angkatan Kerja X
1
terhadap Tingkat Pengangguran Y
Sumber : lampiran 3 Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar 0,334 t-tabel
sebesar 2,228 Ho diterima, pada level signifikan 5 , sehingga secara parsial Faktor Angkatan Kerja X
1
tidak berpengaruh secara nyata dan positif terhadap Tingkat Pengangguran Y. Hal ini didukung juga dengan
nilai signifikansi dari Angkatan Kerja X
1
Nilai r sebesar 0,745 yang lebih besar
dari 0.05.
2
parsial untuk variabel Angkatan Kerja sebesar 0,011 yang artinya bahwa Angkatan Kerja X
1
b Pengaruh secara parsial antara Pertumbuhan Ekonomi X
secara parsial mampu menjelaskan variabel terikat Tingkat Pengangguran Y sebesar 1,1 ,
sedangkan sisanya 98,9 tidak mampu dijelaskan oleh variabel tersebut.
2
Langkah-langkah pengujian :
terhadap Tingkat Pengangguran Y
i. Ho : β
2
Hi : β
= 0 tidak ada pengaruh
2
≠ 0 ada pengaruh
2,228 -2,228
Daerah Penerimaan Ho Daerah Penolakan Ho
Daerah Penolakan Ho
0,334
80 ii. α = 0,05 dengan df = 10
iii. t hitung =
β Se
β
2 2
= - 0,885 iv. level of significani = 0,052 0,025 berarti t tabel sebesar 2,228
v. pengujian
Gambar 12 :
Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial faktor Pertumbuhan Ekonomi X
2
terhadap Tingkat Pengangguran Y
Sumber : Lampiran 3 Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar -0,885 t tabel
sebesar -2,228 maka Ho diterima dan Ha di tolak, pada level signifikan 5 , sehingga secara parsial Faktor Pertumbuhan Ekonomi X
2
tidak berpengaruh secara nyata negatif terhadap Tingkat Pengangguran Y. hal
ini didukung juga dengan nilai signifikansi dari Pertumbuhan Ekonomi X
2
Nilai r sebesar 0,397 yang lebih besar dari 0.05.
2
parsial untuk variabel Pertumbuhan Ekonomi sebesar 0,072 yang artinya bahwa Pertumbuhan Ekonomi X
2
secara parsial mampu menjelaskan variabel terikat Tingkat PengangguranY sebesar
7,2 , sedangkan sisanya 92,8 tidak mampu dijelaskan oleh variabel tersebut.
Daerah Penerimaan Ho Daerah Penolakan Ho
Daerah Penolakan Ho
-2,288 2,228
- 0,885
81
c Pengaruh secara parsial antara Upah Minimum Regional X
3
Langkah-langkah pengujian :
terhadap Tingkat Pengangguran Y
i. Ho : β
3
Hi : β
= 0 tidak ada pengaruh
3
ii. α = 0,05 dengan df = 10 ≠ 0 ada pengaruh
iii. t hitung =
β Se
β
3 3
= 1,402 iv. level of significani = 0,052 0,025 berarti t tabel sebesar 2,228
v. pengujian
Gambar 13 :
Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial Upah Minimum Regional X
3
terhadap Tingkat Pengangguran Y
Sumber : Lampiran 3 Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar 1,402 t tabel
sebesar 2,228 maka Ho diterima dan Ha ditolak, pada level signifikan 5 , sehingga secara parsial Faktor Upah Minimum Regional X
3
tidak berpengaruh secara nyata positif terhadap Tingkat Pengangguran Y. hal
ini didukung juga dengan nilai signifikansi dari Upah Minimum Regional X
3
Nilai r sebesar 0,191 yang lebih besar dari 0.05.
2
parsial untuk variabel Upah Minimum Regional sebesar 0,164 yang artinya Upah Minimum Regional X
3
secara parsial mampu
2,228 1,402
- 2,228 Daerah Penerimaan
Ho Daerah Penolakan
Ho Daerah Penolakan
Ho
82 menjelaskan variabel terikat Tingkat Pengangguran Y sebesar 16,4 ,
sedangkan sisanya 83,6 tidak mampu dijelaskan oleh variabel tersebut.
d Pengaruh secara parsial antara Investasi X
4
Langkah-langkah pengujian :
terhadap Tingkat Pengangguran Y
vi. Ho : β
4
Hi : β
= 0 tidak ada pengaruh
4
vii. α = 0,05 dengan df = 10 ≠ 0 ada pengaruh
viii. t hitung =
β Se
β
4 4
= 1,079 ix. level of significani = 0,052 0,025 berarti t tabel sebesar 2,228
x. pengujian
Gambar 14 :
Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial InvestasiX
4
terhadap Tingkat Pengangguran Y
Sumber : Lampiran 3 Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar 1,079 t tabel
sebesar 2,228 maka Ho di terima dan Ha di tolak, pada level signifikan 5 , sehingga secara parsial Faktor Investasi X
4
tidak berpengaruh secara nyata positif terhadap Tingkat Pengangguran Y. hal ini didukung juga
2,228 1,079
- 2,228 Daerah Penerimaan
Ho Daerah Penolakan
Ho Daerah Penolakan
Ho
83 dengan nilai signifikansi dari Investasi X
4
Nilai r sebesar 0,306 yang lebih
besar dari 0.05.
2
parsial untuk variabel Investasi sebesar 0,104 yang artinya Investasi X
4
Kemudian untuk mengetahui variabel mana yang berpengaruh paling dominan empat variabel bebas terhadap Tingkat Pengangguran di
Surabaya: Angkatan Kerja X secara parsial mampu menjelaskan variabel terikat Tingkat
Pengangguran Y sebesar 10,4 , sedangkan sisanya 89,6 tidak mampu dijelaskan oleh variabel tersebut.
1
, Pertumbuhan Ekonomi X
2
, Upah Minimum Regional X
3
,dan Investasi X
4
dapat diketahui dengan melihat koefisien determinasi parsial yang paling besar, dimana dalam
perhitungan ditunjukkan oleh variabel Upah Minimum Regional dengan koefisien determinasi parsial r
2
4.3.4. Pembahasan
Kategori