commit to user 56
Dimana : R
2
: Koefisien determinasi N : Jumlah Observasi
K : Jumlah Variabel
3. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas merupakan
suatu keadaan
dimana terdapatnya lebih dari satu hubungan linear pasti di antara beberapa
atau semua variabel independen dari model regresi Gujarati, 1995 : 320. Salah satu asumsi model klasik yang menjelaskan ada tidaknya
hubungan antara beberapa atau semua variabel dalam model regresi. Jika dalam model terdapat multikolinearitas maka model tersebut
memiliki kesalahan standar yang besar sehingga koefisien tidak dapat ditaksir dengan ketepatan tinggi.
Untuk menguji bermasalah atau tidaknya multikolinearitas, dilakukan pengujian dengan metode Klein, yaitu membandingkan nilai
r
2
dengan nilai R
2
. apabila nilai R
2
r
2
, berarti tidak terjadi gejala multikolinearitas, sedangkan apabila nilai R
2
r
2
berarti terjadi gejala multikolinearitas.
b. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas terjadi jika gangguan muncul dalam fungsi regresi yang mempunyai variabel yang tidak sama, sehingga
penaksir OLS tidak efisien. Salah satu cara yang dilakukan untuk mengetahui
ada tidaknya
heteroskedastisitas adalah
dengan
commit to user 57
menggunakan uji Park. Metode ini terdiri dari dua tahap. Yang pertama dilakukan regresi memperhitungkan adanya masalah
heteroskedastisitas. Dari hasil regresi tersebut maka diperoleh nilai residualnya. Kemudian nilai residual tadi dikuadratkan dan
diregresikan dengan variabel-variabel independen sehingga diperoleh persalamaan sebagai berikut:
e
i
= α
o
+ α
1
X
1
+ α
2
X
2
+ α
3
X
3
+ … +
α
n
X
n
Dari hasil regresi tahap dua tadi kemudian dilakukan uji t. jikan nilai probabilitas semua variabel independen signifikan, maka terjadi
heteroskedastisitas.
c. Uji Autokorelasi
Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai korelasi antara anggota serangkaian obeservasi yang diurutkan menurut waktu atau
ruang Gujarati, 1995: 400-401. Uji ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah terdapat autokorelasi diantara rangkaian variabel
yang diperoleh. Pengujian terhadap gejala autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji statistik Durbin-Watson, yaitu dengan
membandingkan angka
Durbin-Watson yang
diperoleh dari
perhitungan analisa regresi dengan angka Durbin-Watson dalam tabel dengan derajat kebebasan N-k dan tingkat signifikan tertentu. Angka
Durbin-Watson dalam tabel menunjukkan nilai distribusi antar batas bawah dL dan batas atas dU.
Tetapi untuk model dinamis, seperti ECM, uji Durbin- Watson tidak bisa digunakan untuk menguji ada atau tidaknya
commit to user 58
autokorelasi, karena DW statistic secara asimtotik akan bias mendekati nilai 2 Arief, 1993: 15. Sedangkan pada penelitian ini untuk
mendetetksi ada tidaknya masalah autokorelasi akan digunakan Lagrange Multiplier Test
. Uji ini dilakukan dengan meregresi semua variabel bebas dan
variabel tak bebas, kemudian dilakukan uji Breusch Godfrey terhadap residu dari hasil model tersebut. Kriteria pengujiannya adalah jika nilai
probabilitas Obs R-squarednya lebih besar dari probablilitas 5, maka dalam model tidak terdapat masalah autokorelasi.
commit to user
59
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian
ini akan
dijelaskan mengenai
bagaimana perkembangan laju pertumbuhan ekonomi Indonesia dan variabel-variabel
independen yang mempengaruhinya yaitu utang luar negeri dan penanaman modal asing di Indonesia dengan menggunakan data time series triwulanan
tahun 2000:1-2008:4. Penelitian ini juga akan menganalisis hubungan
variabel-variabel independen tersebut dalam mempengaruhi tingkat pertumbuhan ekonomi Indonesia tahun 2000:1-2008:4.
Sementara itu, teknik analisis dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda dengan model Error Correction Model ECM.
Untuk keperluan tersebut, bab ini akan dibagi dalam dua bagian. Pertama, menguraikan hasil analisis data secara deskriptif kualitatif, baik dengan
menggunakan bahasa verbal, statistik maupun grafik atau gambar dengan tujuan untuk melihat perkembangan variabel yang sedang diamati. Kedua,
membahas hasil penemuan empirik dengan menggunakan alat analisis yang telah diuraikan dalam bab sebelumnya.
A. Deskripsi Variabel Yang Diteliti
Data yang digunakan adalah data sekunder yang berupa data time series.
Data analisis dalam bentuk data tahunan mulai periode triwulanan 2000:1-2008:4. Seluruh data yang digunakan diolah dan dianalisis
menggunakan program E-views versi 4.0.
Kategori