Metode Analisis Data

E. Metode Analisis Data

Tehnik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah model regresi berganda dengan metode kuadrat terkecil sederhana (Ordinary Least Square ). Penyelesaian regresi berganda yang dilinearkan dengan menggunakan log, sehingga diperoleh tersebut dilakukan dengan bantuan program EVIEWS 3. Fungsi persamaan dalam penelitian ini adalah :

PDRB = ƒ (INV, PAD, TK, EXPD)

Logaritma natural menjadi : t t t t t t U EXPD TK PAD PDRB INV       4 2 1 0 1     

keterangan :

PDRB t = Produk Domestik Regional Bruto (Milliar Rp) INV t = realisasi Investasi (Milliar Rp) PAD t = realisasi Pendapatan Asli Daerah (Milliar Rp) TK t = Tenaga Kerja EXPD t = Pengeluaran Pemerintah (Milliar Rp)

= Koefisien intersep

1 4    = Koefisien regresi

= Varian penganggu

Selanjutnya persamaan regresi ditransformasikan ke logaritma berganda dengan menggunakan logaritma (L) menjadi sebagai berikut :

t t t t t t U EXPD L TK L PAD L INV LnPDRB L       _ _ _ _ 4 2 1 0 1      Menurut Gujarati (dalam Putra, 2010:58) alasan menggunakan analisis regresi dalam transformasi log adalah :

1. Parameter (β) dapat langsung menunjukkan koefisien elastisitas, yaitu persentase perubahan dalam variabel dependen untuk persentase perubahan tertentu dalam variabel independen.

2. Gejala heterokedastisitas dapat dikurangi karena transformasi logaritma akan dapat memperkecil skala variabel-variabel yang diukur.

yang akan digunakan, terlebih dahulu dilakukan pengujian terhadap asumsi klasik. Pengujian yang dilakukan meliputi uji terhadap gejala mutikolinearitas, heterokedastisitas, dan autokorelasi. Selain itu, juga dilakukan pengujian secara statistika yang meliputi uji signifikansi bersama- sama (uji statistik F), uji signifikansi parameter individu (uji statistik t), dan

uji koefisien determinasi (R 2 ). Secara rinci dapat dijelaskan sebagai berikut :

1. Uji Statistik

Uji Statistik adalah uji yang didasarkan pada teori statistik yang meliputi uji t, uji F dan uji R. Sedangkan uji ekonomi teori merupakan pengujian yang didasarkan pada konsep yang terdapat dalam teori – teori ekonomi dimana pegujian ini akan berhubungan dengan tanda koefisien yang menunjukkan seberapa besar pengaruh variabel dependen serta menunjukkan seberapa pengaruh variabel independent terhadap variabel dependen.

a. Uji t

Merupakan pengujian variabel-variabel independent secara individu dilakukan untuk melihat signifikansi dari variabel independen sementara variabel yang lain konstan. Langkah pengujian t test dapat dilakukan dengan 2 (dua) cara yaitu :

1) Perbandingan hasil t table dengan t-hitung.

a) Menyusun formulasi H 0 dan H 1

Daerah tolak

Keterangan :

: Banyaknya variabel atau banyaknya parameter

: Banyaknya sample data yang digunakan

H 0 : Diterima jika

H 0 : Diterima jika





≤t hitung ≤



 

H 0 : Ditolak jika

-t hitung <





atau t hitung



 

Nilai t hitung diperoleh dengan rumus :

 1  1

Se

Koefisien regresi

Standar error koefisien regresi Bila t hitung > t tabel pada kepercayaan tertentu maka H 0 ditolak. Penolakan terhadap H 0 ini berarti bahwa variabel

t tabel ( α/2 ; n-k )

-t tabel ( α/2 ; n-k )

Daerah tolak

Daerah diterima

dependen.

2) Dengan melihat perbandingan probabilitas t dengan tingkat derajat

signifikansi.

a) Jika nilai probabilitas t kurang dari tingkat signifikansi (misalnya 5% = 0,05) maka secara statistik, variable independent tersebut mempunyai pengaruh terhadap variable dependent. Artinya koefisien regresi tersebut signifikan pada tingkat signifikansi 5%.

b) Dan apabila nilai probabilitas t lebih dari tingkat signifikansi (misalnya 5% = 0,05) maka secara statistik, variable independent tersebut tidak pengaruh terhadap variable dependent. Artinya koefisien regresi tersebut tidak signifikan pada tingkat signifikansi 5%.

b. Uji F

Uji F merupakan pengujian secara bersama-sama variabel independen yang dilakukan untuk melihat variabel independen secara keseluruhan terhadap variabel dependen.

Langkah – langkah pengujian F test terdapat 2 (dua) macam cara. Penjelasan langkah tersebut adalah sebagai berikut :

1) Dengan membandingkan hasil F-hitung dengan F-tabel

a) Menyusun formula H 0 dan H i

Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai F hitung

dengan nilai F tabel. Bila F hitung >F tabel. , maka H 0 ditolak yang berarti bahwa variabel independen secara nyata berpengaruh terhadap variabel dependen secara bersama – sama.

Rumus F hitung adalah sebagai berikut :

F hitung

R 2 : Koefisien determinasi N : Banyaknya observasi K : Banyaknya variable

2) Dengan membandingkan probabilitas F dengan tingkat signifikasi.

a) Apabila hasil probabilitas F kurang dari tingkat signifikansi (misalnya tingkat signifikansi 5% = 0,05) maka dapat disimpulkan bahwa variabel independen secara nyata berpengaruh terhadap variabel dependen secara bersama-sama.

b) Dan apabila hasil probabilitas F lebih dari tingkat signifikansi (misalnya tingkat signifikansi 5% = 0,05) maka dapat disimpulkan bahwa variabel independen secara nyata tidak berpengaruh terhadap variabel dependen secara bersama-sama.

F tabel

Untuk mengetahui tingkat ketepatan yang paling baik dalam analisis regresi, dimana hal ini ditunjukkan oleh besarnya koefisien determinasi (R 2 adjusted) antara nol dan satu.

2. Uji Asumsi Klasik

Persamaan yang baik dalam ekenometrik harus memiliki sifat BLUE (Best Linear Unbiased Estimator) (Gujarati, 1988 : 153). Untuk mengetahui apakah persamaan sudah memiliki sifat BLUE maka perlu dilakukan uji asumsi klasik yang meliputi multikolinearitas, heteroskedasitas, dan autokolerasi.

a. Multikolinearitas Multikolinearitas adalah situasi adanya korelasi variabel- variabel independen diantara satu dengan yang lainnya. Jika tedapat korelasi yang sempurna diantara sesama variabel independen sehingga nilai koefisien korelasi antar variabel independen dengan sesamanya sama dengan satu, maka konsekuensi multikolinearita adalah :

1) Koefisien-koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir.

2) Nilai standar error setiap koefisien regresi menjadi tidak terhingga.

3) Multikolenearitas berfungsi untuk mengetahui hubungan antara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan model regresi. Dalam penelitian ini metode yang digunakan untuk mendeteksi multikolinearitas adalah dengan metode klein, yaitu dengan

membandingkan nilai r 2 dengan nilai R 2 .

5) Jika r 2 <R 2 , maka tidak ada masalah multikolinearitas.

b. Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas adalah kondisi dimana sebaran atau varian faktor penganggu tidak konstan sepanjang observasi Heteroskedastisitas terjadi jika muncul gangguan dalam fungsi regresi yang tidak sama sehingga penaksir OLS tidak efisien baik dalam sampel kecil ataupun besar (tetapi masih tetap tidak bisa dan konsisten).

Salah satu cara untuk mendeteksi heteroskedastisitas adalah dengan Uji white. Jika regresi tersebut menghasilkan probabilitas diatas 0,05 maka variabel bebas tersebut tidak signifikan pada tingkat  = 5%.

Dari hasil tersebut dapat dikatakan bahwa pada tingkat  = 5% semua koefisien regresi tidak signifikan yang berarti tidak terdapat masalah heteroskedastisitas.

c. Autokolerasi Autokorelasi adalah keadaan dimana terdapat trend di dalam variabel yang diteliti sehingga mengakibatkan e juga mengandung trend. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Autokorelasi terjadi karena adanya korelasi yang kuat antara e t dengan series e t-1 .

Salah satu cara yang digunakan untuk mendeteksi autokorelasi adalah dengan uji Breusch & Godfrey Test (BG test) (Siti Aisyah, 2007). Langkah-langkah pengujian ini adalah:

2) Regresi u t terhadap variabel bebas dan u t-i .... u t-p

3) Hitung (n-p) R 2 –X 2 . Jika lebih besar dari tabel chi-square dengan df p, menolak hipotesa bahwa setidaknya ada satu koefisien autokorelasi yang berbeda dengan 0.

Apabila regresi dilakukan dengan menggunakan Eviews maka dapat dilihat dari nilai probabilitasnya. Apabila nilai probabilitasnya lebih besar dari 0,05 maka hipotesa yang menyatakan pada model tidak terdapat autokorelasi ditolak. Berarti model lolos dari masalah autokorelasi.