commit to user
68
Tabel 4.10 Tabel Jumlah Konsumsi Listrik Rumah Tangga R-1 900 VA
di Kabupaten Purworejo Tahun 2003-2009 Tahun
Jumlah Konsumsi Listrik KWh
2003 26950361 2004 26889326
2005 27613197 2006 29570176
2007 32152206 2008 33591992
2009 36956277 Sumber : PT. PLN Persero UPJ Purworejo
D. Hasil Analisis Regresi
1. Hasil Analisis Regresi
Untuk menganalisis pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen digunakan model persamaan regresi double-log. Variabel
dependen meliputi jumlah konsumsi listrik sedangkan variabel independennya terdiri dari PDRB per kapita harga konstan, tarif dasar
listrik, dan harga minyak tanah di Kabupaten Purworejo. Untuk mengetahui pengaruh dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat,
peneliti menggunakan model analisis dengan persamaan sebagai berikut: JKL = f PDRB, TDL, HMT
Model analisis regresi linear double-log yang dibentuk dari persamaan adalah sebagai berikut:
Ln JKL
t
= β
+ β
1
Ln PDRB
t
+ β
2
Ln TDL
t
+ β
3
Ln HMT
t
+ µ
t
commit to user
69 Yang mana :
Ln JKL = Jumlah konsumsi listrik KWh
Ln PDRB = PDRB per Kapita Harga Konstan rupiah
Ln TDL = Tarif Dasar listrik per bulan rupiah
Ln HMT = Harga minyak tanah per bulan rupiah
β
1
, β
2
, β
3
= Koefisien regresi β
= Konstanta
µ = Variabel pengganggu
t = Tahun per bulanan
Hasil estimasi variabel dependen JKL terhadap variabel independen PDRB, TDL, HMT dengan menggunakan OLS secara lengkap disajikan
dalam tabel berikut :
Tabel 4.11 Hasil Estimasi Regresi Double-log
Variabel Dependen : LNJKL Metode : Ordinary Least Square OLS
Sampel: 2003:01 2009:12 Variabel Dependen
Koefisien Std. Error
t-Statistik Probabilitas
C 6,078129 1,517084
4,006455 0.0001
LNPDRB 1,331403 0,129848
1,025353 0.0000
LNTDL -0,756196 0,177444
-4,261594 0.0001
LNHMT -0,076115 0,099196
-0,767320 0.4452
R-squared 0.797165 Mean dependent var
1.474.088 Adjusted R-squared
0.789559 S.D. dependent var 0.129662
S.E. of regression 0.059481 Akaike info criterion
-2.759.868 Sum squared resid
0.283040 Schwarz criterion -2.644.115
Log likelihood 1.199.145 F-statistic
1.048.032 Durbin-Watson stat
2.133.010 ProbF-statistic 0.000000
Sumber: Hasil Eviews Diolah lihat lampiran
commit to user
70 Dari hasil analisis regresi yang disajikan dalam tabel di atas, diperoleh
persamaan regresi sebagai berikut: Ln JKL = 6.078129 + 1.331403 Ln PDRB – 0.756196 Ln TDL – 0.076115
Ln HMT + µ Setelah diketahui hasil dari regresi, selanjutnya dilakukan uji
ekonometrika asumsi klasik dan uji statistik: 2.
Uji Asumsi Klasik Pengujian asumsi klasik merupakan salah satu langkah penting untuk
menghindari penyimpangan dalam asumsi klasik yang akan mempengaruhi hasil analisis. Untuk menghindari adanya penyimpangan tersebut maka
dalam uji asumsi klasik akan dilakukan tiga jenis uji yaitu, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi.
a. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas muncul apabila adanya hubungan linear diantara variabel independen yang digunakan dalam model. Multikolinieritas
menunjukkan adannya korelasi antara variabel independen yang satu dengan variabel independen yang lain. Konsekuensi dari adanya multikolinearitas
adanya koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir dan nilai standar error setiap koefisien regresi menjadi tidak terhingga.
Untuk dapat mengetahui ada tidaknya multikolinieritas dapat dilihat dari hasil regresi dengan metode Koutsonyiannis, yaitu dengan jalan
membandingkan nilai R
2
pada estimasi persamaan regresi awal dengan R
2
hasil estimasi regresi variabel bebas. Apabila R
2 a
R
2
berarti tidak ada
commit to user
71 gejala multikolinieritas dan apabila R
2 a
R
2
berarti ada gejala multikolinieritas.
Hasil uji multikoninieritas adalah sebagai berikut:
Tabel 4.12 Tabel Hasil Uji Multikilinieritas dengan Metode Koutsonyiannis
Variabel R
2
R
2 a
Kesimpulan LogJKL-LogPDRB 0.750716 0.797165 Tidak
terjadi multikolinieritas
LogJKL-LogTDL 0.042022 0.797165 Tidak
terjadi multikolinieritas
LogJKL-LogHMT 0.529657 0.797165 Tidak
terjadi multikolinieritas
Sumber: Data Sekunder Diolah lihat lampiran Hasil tabel di atas menunjukkan bahwa nilai R
2
dari masing-masing variabel bebas ternyata lebih kecil jika dibandingkan dengan nilai R
2 a
hasil perhitungan regresi awal, sehingga dapat disimpulkan bahwa pada model
regresi yang ditaksir tidak terdapat masalah multikolinieritas. b.
Uji Heteroskedastisitas Heterokesdastisitas muncul apabila kesalahan atau residual dari
model yang diamati tidak memiliki varians yang konstan dari satu observasi ke observasi lainnya Hanke dan Reitsch dalam Mudrajad Kuncoro,
2001:112. Artinya setiap observasi mempunyai reliabilitas yang berbeda akibat perubahan dalam kondisi yang melatarbelakangi tidak terangkum
dalam spesifikasi model. Untuk pengujian ada-tidaknya masalah heteroskedastisitas dalam
model empirik dapat dilakukan dengan Uji White. Dalam program olah data Eviews, uji white membandingkan nilai OBSR
2
dengan χ
2
tabel dengan df jumlah regresor dan derajat signifikansi. Jika nilai OBSR
2
χ
2
maka
commit to user
72 tidak signifikan secara statistik. Berarti hipotesa yang menyatakan bahwa
model empirik tidak terdapat masalah heteroskedastisitas tidak ditolak. Begitu pula sebaliknya, bila nilai OBSR
2
χ
2
maka signifikan secara statistik berarti model empirik terdapat masalah heteroskedastisitas.
Hasil uji heteroskedastisitas adalah sebagai berikut:
Tabel 4.13 Tabel Hasil Uji Heteroskedastisitas dengan Uji White
Uji White Heteroskedastisitas F-statistik 1,443900 Probabilitas
0,227364 ObsR-square 5,722761 Probabilitas
0,220831 Sumber: Hasil Eviews Diolah lihat lampiran
Diketahui jumlah regresor df = 4 dengan derajat signifikansi 5 menghasilkan nilai
χ
2
= 9,48773. Hasil dari uji white dapat dilihat nilai ObsR-squared sebesar 5,722761.
Dari hasil di atas dapat disimpulkan bahwa nilai OBSR
2
χ
2
5,722761 9,48773 maka tidak signifikan secara statistik. Berarti semua variabel independen tidak mengalami masalah heteroskedastisitas.
c. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan dengan menggunakan Durbin-Watson DW test. Kriteria pengujian sebagai berikut :
1 Jika DW dL atau DW 4-dL, maka Ho ditolak dan Ha diterima
yang berarti terdapat autokorelasi. 2
Jika DU DW 4-dU, maka Ho diterima yang berarti tidak ada autokorelasi.
commit to user
73 3
Jika dL DW dU atau 4-dU DW 4-dL, maka uji DW tidak dapat menghasilkan kesimpulan yang pasti inconclusive.
Setelah dilakukan pengujian, maka didapatkan nilai DW = 2.133010 sedangkan untuk N = 84 dan 3 variabel yang menjelaskan nilai
krisis pada tingkat signifikansi 5 adalah dL = 1,56 ; dU = 1,72 ; 4-dU = 2,28 ; 4-dL = 2,44. Dapat digambarkan sebagai berikut :
Gambar 4.1 Durbin Waston Test
Berdasarkan perhitungan nilai DW-nya = 2,133010. Nilai kritis pada tingkat signifikansi 5 nilai dU sebesar 1,72 dan nilai dL sebesar 1,56,
sehingga nilali dU DW 4-dU di daerah tolak. Maka pengujian dapat disimpulkan tidak terdapat gejala autokorelasi.
3. Uji Statistik
Ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari goodness of fit-nya. Secara statistik, setidaknya ini dapat diukur
dari nilai statistik t, nilai statistik F, dan koefisien determinasinya. Apabila koefisien persamaan regresi tersebut telah signifikan maka persamaan
regresi yang diperolah dapat digunakan sebagai dasar analisis secara 1,56
1,72 2,28
2,44 2,133010
commit to user
74 ekonomi mengenai PDRB per Kapita, Tarif Dasar Listrik dan harga minyak
tanah di Kabupaten Purworejo. a.
Uji t t-test Uji t adalah uji secara individual dari semua koefisien regresi
parsial Two tail. Uji t digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel secara individu terhadap variabel dependen, dengan asumsi variabel
independen lainny konstan. Untuk mengetahui pengaruh variabel secara individu dilakukan dengan cara membandingkan uji t hitung dengan uji t
tabel. Cara lain untuk menguji signifikan tidaknya koefisien regresi yaitu dengan melihat probabilitasnya.
Hasil pengujian selengkapnya dapat dilihat secara lengkap sebagai berikut:
1 Variabel PDRB per Kapita PDRB mempunyai nilai t hitung sebesar
10.2535. Pada tingkat signifikansi α = 5 dan N-K=80 nilai t tabel
yang diperoleh adalahk 2.000. Maka nilai dari t hitung variabel PDRB t tabel 10.2535 2.000. Hal ini berarti variabel PDRB per Kapita
PDRB berpengaruh secara nyata terhadap variabel jumlah konsumsi listrik rumah tangga R-1 900 VA di Kabupaten Purworejo.
2 Variabel Tarif Dasar Listrik TDL mempunyai nilai t hitung sebesar -
4.261594. Pada tingkat signifikansi α = 5 dan N-K=80 nilai t tabel
yang diperoleh adalah 2.000. Maka nilai dari t hitung variabel -TDL -t tabel -4.261594 -2.000. Hal ini berarti variabel Tarif Dasar
commit to user
75 Listrik TDL berpengaruh secara nyata terhadap variabel jumlah
konsumsi listrik rumah tangga R-1 900 VA di Kabupaten Purworejo. 3
Variabel Harga Minyak Tanah HMT mempunyai nilai t hitung sebesar -0.767320. Pada tingkat signifikansi
α = 5 dan N-K=80 nilai t tabel yang diperoleh adalahk 2.000. Maka nilai dari t hitung
variabel HMT t tabel -0.767320 -2.000. Hal ini berarti variabel Harga Minyak Tanah HMT tidak berpengaruh secara nyata terhadap
variabel jumlah konsumsi listrik rumah tangga R-1 900 VA di Kabupaten Purworejo.
b. Uji F
Uji F digunakan untuk menguji signifikansi secara bersama-sama atas semua koefisien regresi. Uji F adalah uji untuk mengatahui besarnya
pengaruh yang terjadi pada variabel-variabel independen PDRB per Kapita, Tarif Dasar Listrik dan Harga Minyak Tanah secara bersama-
sama terhadap variabel dependen Jumlah Konsumsi Listrik rumah tangga. Nilai F hitung yang diperoleh dari model regresi OLS adalah
sebesar 104.8032 dengan probabilitas signifikansi sebesar 0.000000. F tabel pada derajat signifikansi 5 dan N-K : K-1 80;3 adalah sebesar
2,76. Nilai F hitung 104,8032 lebih besar dari F tabel 2,76 maka berarti secara keseluruhan variabel independen mempunyai pengaruh
secara signifikan terhadap variabel dependen pada derajat signifikansi sebesar 5.
commit to user
76 c.
Nilai Koefisien Determinasi R
2
Uji ini digunakan untuk mengetahui persentase variabel dependen jumlah konsumsi listrik rumah tangga dapat dijelaskan oleh variasi
variabel independennya PDRB per Kapita, Tarif Dasar Listrik dan Harga Minyak Tanah. Nilai R
2
hasil estimasi menunjukkan nilai sebesar 0.797165. Ini berarti bahwa 79,7 variasi variabel dependen Jumlah
Konsumsi Listrik JKL dapat dijelaskan oleh variasi variabel independen PDRB per Kapita, tarif dasar listrik dan harga minyak tanah,
sedangkan sisanya 20,3 dijelaskan oleh variasi variabel lain di luar model.
E. Interpretasi Hasil Secara Ekonomi
