3.3.2. Teknik Pengumpulan Data
a. Sumber Data Sumber data yang digunakan dalam penelitian diperoleh
dari Badan Pusat Statistik BPS di Surabaya. Dan sumber data yang telah dikumpulkan dari instansi-instansi diambil berdasarkan data
tahunan. b. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara: 1. Studi kepustakaan atau library research
Data yang diperoleh dengan membaca buku-buku, majalah serta tulisan laporan-laporan yang berkaitan dengan pembahasan ini.
2. Studi Lapangan Studi lapangan ini dimaksudkan untuk mendapatkan data
sekunder yang diperlukan dalam penulisan skripsi. Data diperoleh dengan mengambil laporan, catatan-catatan yang
berhubungan dengan masalah yang dibahas pada Badan Pusat Statistik Jawa Timur.
3.4. Asumsi Analisis Regresi Linier Klasik
Pengujian ini dimaksudkan untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi, multikolinieritas dan heteroskedastisitas dalam hasil
estimasi, karena apabila terjadi penyimpangan terhadap asumsi klasik tersebut, uji t dan uji F yang dilakukan sebelumnya menjadi tidak valid
dan secara statistic dapat mengacaukan kesimpulan yang diperoleh, untuk itu dilakukan uji asumsinya.
Tujuan utama penggunaan uji asumsi lasik adalah untuk mendapatkan koefisien regresi yang terbaik linier dan tidak bias BLUE:
Best Linear Unbiased Estimator , sifat dari BLUE itu sendiri adalah:
a. Best = Pentingnya sifat ini bila diterapkan dalam uji signifikan
buku terhadap α dan β
b. Linier = Sifat ini dibutuhkan untuk memudahkan dalam
penaksiran. c. Unbiased = Nilai jumlah sample sangat besar penaksiran parameter
diperoleh dari sample besar kira-kira lebih mendekati nilai parameter sebenarnya.
d. Estimate = e diharapkan sekecil mungkin.
Adapun hal-hal yang perlu dihindarkan adalah: 1. Autokorelasi
Satu asumsi penting dari model regresi linier klasik adalah bahwa kesalahan atau gangguan U
i
Sedangkan yang dimaksud dengan autokorelasi yaitu keadaan dimana kesalahan pengganggu dalam suatu periode tertentu berkorelasi
dengan kesalahan pengganggu periode lain. Pengujian terhadap gejala yang masuk ke dalam fungsi regresif
populasi adalah randm atau tidak berkorelasi. Jika ini dilanggar, kita mempunyai problem serial korelasi atau autokorelasi.
Kategori